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「C++」 入门

编程基础               C++       C C++ 的区别       static 对象内存分布 struct-class 虚函数 深浅拷贝 菱形继承 const 字节对齐        ...

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「DL」 GAN 生成模型评估

实验发现,MMD 和 1-NN two-sample test 是最为合适的评价指标,这两个指标可以较好的区分真实样本和生成的样本, mode collapsing,且计算高效; 总体说来,GAN 的学习是一个无监督学习过程,所以很难找到一个比较客观的,可量化的评估指标;有许多指标在数值上虽然高,但是生成效果却未必好;总之,GAN的评价目前依然是一个开放性的问题;

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「DL」 GAN 中的难题

GAN 解决了生成式模型的一些问题, 并且对其他方法的发展也有一定的启发意义, 但是 GAN 并不完美, 它在解决已有问题的同时也引入了一些新的问题;

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「DL」 GAN 的应用

过去 AI 擅长处理大数据,但是对于生成类任务,像艺术创作,被认为是人类专属;GAN 的出现改变了这一现状;

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