win7激活码生成器（win7激活码怎么获取）

深度学习与图像识别原理与实践第11章产生式模型1、机器学习中包含三大类问题：有监控学习、无监督学习以及强化学习。训练数据集中主要包含2类元素：数据x以及标签y。当数据集中x、y均为已知时，待解决的问题为有监督学习；当已知数据x但不知道标签y时，待解决的问题即为无监督学习。2、自编码器：从不带标签的数据中学习低维特征表达。例如x为输入数据，z为待学习的特征表达。在没有标签数据的情况下，可以使用自编码器，即通过对原图进行编码->解码的过程来构造特征表达z，同时使得解码后重构的x应尽可能与x相同。通过这种无监督的方式训练后再将解码器去掉，留下的z即为特征提取器。3、对抗生成网络（GAN）：是一种通过学习来得到目标的学习方式。它通过学习产生器和判别器来产生和训练数据分布一样的图片。其中，产生器将尽可能地生成与训练集分布一致的数据，使得生成的数据尽可能地像真实数据；判别器将尽可能地区分真实数据和产生器生成的假数据。GAN的训练结构如下图。4、深度卷积对抗网络（DCGAN）：结合了深度卷积神经网络和GAN，并对GAN进行了扩展。DCGAN将GAN中的产生器G和判别器D都换成了卷积神经网络，并对其中的卷积做了一些改动以提高收敛速度：1）用不同步长的卷积层替换所有Pooling层。2）在D和G中均使用BatchNorm层。3）在G网络中，除最后一层使用tanh外，其余层均使用ReLU作为激活函数。4）D网络均使用LeakyRelu作为激活函数。5、GAN网络很不好训练，很多超参数都需要仔细调整，稍有不慎便不会收敛。6、LSGAN网络：使用最小二乘损失函数代替DCGAN中的交叉熵损失函数。7、WGAN网络：与DCGAN相比进行了如下改进：1）去掉判别器最后一层的Sigmoid。2）生成网络和判别网络的损失不取log。3）每次更新判别网络的参数后，将它们强制截断到指定范围。4）推荐使用RMSProp或SGD的方式进行优化，而不是DCGAN中的momentum或Adam方法。8、PGGAN网络：其核心思想是从低分辨率图像开始，逐渐增大生成器和判别器网络、添加更高分辨率需要的细节，从而得到高清的图片。