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集群Mycat负载Keepalived深度学习无监督学习生成对抗网络(gan)神经网络概率分布纳什均衡wasserstein距离高斯混合模型优化器自动求导
本节课继续探索深度学习领域的热点话题,特别聚焔生成对抗网络(GAN)。首先审视了无监督学习的核心任务:概率分布的学习,并讨论了初学者常见的误区。进而解构生成对抗网络的基本原理,揭示生成器与判别器之间通过持续博弈达到纳什均衡的过程。特别强调Wasserstein GAN(WGAN)的提出及其如何解决GAN训练过程中的不稳定问题。实战部分包含构建GAN网络结构,并使用统计学中的高斯混合模型作为数据源进行训练,旨在学习其概率分布,并在二维空间进行可视化。课程以案例引导编程实践,涉及network structures、loss functions、gradient descent等概念。
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白丁
目前担任某集团企业DBA团队负责人,带领团队应对各类数据库挑战,拥有15年以上数据库运维经验,专注于高效、安全的数据库管理。专业技能涵盖Oracle、MySQL、Redis、MongoDB、Perl和Python等多种技术领域。
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