CNN筆記（CS231N）——生成模型（Generative Models）
總覽 之前我們講的網絡模型都是監督學習，這一講我們要講的是無監督學習。以下是本講的總覽 無監督學習與監督學習最大的不同就是我們只有數據，沒有任何多餘的標註，我們要做的就是學習數據中隱藏的某些結構。而生成模型就屬於無監督學習的一種 生成模型 生成模型的目標是給定訓練數據，希望能獲得與訓練數據相同的新數據樣本。我們的目標是找到訓練數據的分佈函數 生成模型在很多場景有非常好的應用 我們可以對生成模型進行
相關文章
- 1. CS231N-13-Generative Models
- 2. cs231n lecture13 Generative Models
- 3. 生成模型簡介：Generative Models introduction
- 4. Generative Models(生成模型)簡介
- 5. CNN筆記（CS231N）——CNN架構（CNN Architectures）
- 6. 30 生成模型綜述 Generative Model
- 7. 生成模型（Generative）和判別模型（Discriminative）
- 8. cs231n筆記10—生成式網絡
- 9. 【CNN模型筆記（三）】ZFNet模型
- 10. classical CNN models : GoogLeNet 模型結構詳解
- 更多相關文章...
- • Eclipse 生成jar包 - Eclipse 教程
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 委託模式
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. CS231N-13-Generative Models
- 2. cs231n lecture13 Generative Models
- 3. 生成模型簡介：Generative Models introduction
- 4. Generative Models(生成模型)簡介
- 5. CNN筆記（CS231N）——CNN架構（CNN Architectures）
- 6. 30 生成模型綜述 Generative Model
- 7. 生成模型（Generative）和判別模型（Discriminative）
- 8. cs231n筆記10—生成式網絡
- 9. 【CNN模型筆記（三）】ZFNet模型
- 10. classical CNN models : GoogLeNet 模型結構詳解