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卷积神经网络(CNN)算法详解
引言 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks, FNN),是深度学习的代表算法之一 。 对卷积神...
f-GAN
引言 2016年的论文《f-GAN: Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization》引入了一种新的生成对抗网络(GAN)框架,名为f-GAN。这篇论文通过将传统的GAN训...
生成对抗网络(GAN)
引言 生成对抗网络(GAN)是深度学习领域的一个革命性概念,为数据生成提供了一种全新的方式。其名称中的“对抗”体现了核心思想:通过两个神经网络之间的相互竞争来生成数据。这两个网络分别是...
MLP-Mixer: 并肩卷积与自注意,多层感知机的神奇魔法
0.引言 MLP-Mixer模型是谷歌AI团队于2021年初发表的文章,题为MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision。在计算机视觉领域的历史上,卷积神经网络一直是首选的模型。然而最近,注意力机...
Wasserstein GAN
引言 WGAN,即Wasserstein GAN,旨在解决传统GAN训练中的一些问题,尤其是训练不稳定和梯度消失。WGAN通过使用Wasserstein距离(Earth-Mover距离或EM距离)来衡量真实数据分布和生成数据分布之...