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精通機器學習
book

精通機器學習

by Aurélien Géron
April 2020
Intermediate to advanced
816 pages
18h 32m
Chinese
GoTop Information, Inc.
Content preview from 精通機器學習
習題
|
583
被加入的雜訊在每個級別都是不一樣的
每一個雜訊輸入都包含一個全部是高斯雜訊的
特徵圖
它會被傳播到所有特徵圖
指定級別的
),
並使用學到的逐特徵縮放係數
在圖
17-20
中以
B
方塊來表示
來調整尺度
之後才會被加入
最後
StyleGAN
使用一種稱為
混合正則化
mixing regularization)(
樣式混合
style
mixing
的技術
用兩種不同的
coding
來產生部分的圖像
具體來說
它將
coding c
1
c
2
送到對映網路
產生兩個樣式向量
w
1
w
2
接著讓合成網路在前幾個級別使用樣式
w
1
在其餘的級別使用樣式
w
2
來產生一張圖像
級別的界限是隨機選擇的
這可以防止網路
假設相鄰級別的樣式是相關的
進而促進
GAN
的局部性
也就是說
每一個樣式向量都
只會影響有限數量的圖像特徵
坊間有各式各樣的
GAN
探討全部的
GAN
需要一本書的篇幅
希望這個介紹可讓你知道
主要的概念
最重要的是讓你渴望進一步瞭解
如果你被數學概念困住了
或許可以透
過一些部落格文章瞭解它們
接下來
你可以繼續製作自己的
GAN
如果它最初的學習
效果不好
不要氣餒
因為這是正常的情況
你要付出很多的耐心才能讓它生效
但結果
是值得的
如果你不知道怎麼處理一些實作細節
你可以參考許多
Keras
TensorFlow
事實上
如果你想要快速產生驚人的結果
你可以直接使用訓練好的模型
例如有一
些訓練好的
StyleGAN
模型可供
Keras
使用
)。
下一章將介紹全然不同的深度學習分支
深度強化學習 ...
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ISBN: 9789865024345