在TensorFlow中對比兩大生成模型：VAE與GAN（附測試程式碼）

阿新 • • 發佈：2019-01-22

def GAN_loss_with_labels(true_logit, fake_logit): """ Args: true_logit : Given data from true distribution, `true_logit` is the output of Discriminator (a matrix now) fake_logit : Given data generated from Generator, `fake_logit` is the output of Discriminator (a matrix now) """

d_true_loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( labels=self.labels, logits=self.true_logit, dim=1) d_fake_loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( labels=1-self.labels, logits=self.fake_logit, dim=1) g_loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(

labels=self.labels, logits=self.fake_logit, dim=1) d_loss = d_true_loss + d_fake_loss return tf.reduce_mean(d_loss), tf.reduce_mean(g_loss)

在TensorFlow中對比兩大生成模型：VAE與GAN（附測試程式碼）

def GAN_loss_with_labels(true_logit, fake_logit): """ Args: true_logit : Given data from true distribution,

在TensorFlow中對比兩大生成模型：VAE與GAN

變分自編碼器（VAE）與生成對抗網路（GAN）是複雜分佈上無監督學習最具前景的兩類方法。本文中，作者在 MNIST 上對這兩類生成模型的效能進行了對比測試。本專案總結了使用變分自編碼器（Variational Autoencode，VAE）和生成對抗網路（GAN）對給定資料分佈進行建模，並且對比

SaltStack遠程執行兩大模塊：cmd與cp模塊測試

SaltStack cp.get_file cp.push cmd.run cmd.script 上一篇分享了《SaltStack安裝配置與遠程執行測試》，涉及到了test.ping和cmd.run兩個模塊方法，實際上SaltStack的模塊有140多個之多，每個模塊又有多種函數（func

三大深度學習生成模型：VAE、GAN及其變種

編者按：本書節選自圖書《深度學習輕鬆學》第十章部分內容，書中以輕鬆直白的語言，生動詳細地介紹了深層模型相關的基礎知識，並深入剖析了演算法的原理與本質。同時還配有大量案例與原始碼，幫助讀者切實體會深度學習的核心思想和精妙之處。本章將為讀者介紹基於深度學習的

lua：部分常用操作的效率對比及程式碼優化建議（附測試程式碼）

前言： 1、以下測試結果均基於大量迴圈得來，少量使用次數的情況未知； 2、測試用例有限，文中所有結論只基於我當前的認知得出，正確性無法確保，如有問題歡迎一起探討，也期待有人告知更多的優化方法； 3、只有前兩條在採用luajit的情況下額外測試過，由於在iOS平臺無法使用lu

使用條件隨機場模型解決文字分類問題（附Python程式碼）

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1月28日上午，由中國工程院和清華大學聯合主辦的“長城工程科技會議”第四次會議工業大資料分會在清

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神經網路常用啟用函式對比：sigmoid VS sofmax（附python原始碼）

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即時動態定價「實做 2」 — 整合模型（附實現程式碼）即時動態定價的第一篇，我們主要講到了動態定價能為企業帶來的好處、常見的動態定價方法，甚至是「結構化」結合「非結構化」資料的動態定價Ridge Regression實做。雖然Ridge Regression已經算是線性迴歸改良後強大的預測模型了，但該模型還是

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