GAN生成對抗網絡
•機器學習方法 •生成方法（無監督學習），所學到的模型稱爲生成式模型。 •判別方法（有監督學習），所學到的模型稱爲判別式模型。 生成方法通過觀測數據學習樣本與標籤的聯合概率分佈P(X, Y)， 訓練好的模型，即生成式模型，能夠生成符合樣本分佈的新數據。 在沒 有目標類標籤信息的情況下捕捉觀測到或可見數據的高階相關性。 判別方法由數據直接學習決策函數f(X)或者條件概率分佈P(Y|X) 作爲預測的模
相關文章
- 1. 生成對抗網絡(GAN)
- 2. GAN生成對抗網絡
- 3. 生成對抗網絡（GAN）
- 4. GAN—生成對抗網絡
- 5. GAN -- 生成對抗網絡
- 6. GAN--對抗生成網絡
- 7. Gan 生成對抗網絡
- 8. 生成對抗網絡-GAN
- 9. 生成式對抗網絡（GAN）
- 10. GAN 生成對抗網絡（一）
- 更多相關文章...
- • Eclipse 生成jar包 - Eclipse 教程
- • TCP/IP網絡訪問層的構成 - TCP/IP教程
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 生成對抗網絡(GAN)
- 2. GAN生成對抗網絡
- 3. 生成對抗網絡（GAN）
- 4. GAN—生成對抗網絡
- 5. GAN -- 生成對抗網絡
- 6. GAN--對抗生成網絡
- 7. Gan 生成對抗網絡
- 8. 生成對抗網絡-GAN
- 9. 生成式對抗網絡（GAN）
- 10. GAN 生成對抗網絡（一）