마인드 맵 갤러리 모델 생성
비지도 학습, 생성 모델, 모델 분류 및 클래식 네트워크에 대한 지식을 공유하는 생성 네트워크 GAN 모델에 대한 자세한 소개입니다. 이 두뇌 맵이 도움이 되기를 바랍니다.
2023-07-27 22:53:43에 편집됨이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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모델 생성
비지도 학습
데이터
라벨 없음
낮은 취득 비용
표적
데이터에 숨겨진 패턴이나 구조 찾기
예
클러스터링
k-평균
차원성 감소
주요 구성 요소 분석
특성 학습
자동 인코딩
밀도 추정
모델 생성
훈련 세트가 주어지면 훈련 세트와 동일한 분포를 갖는 새 샘플을 생성합니다.
비지도 학습의 핵심 문제
밀도 추정
전형적인 아이디어
밀도 추정 표시
Px 정의 및 해결
암시적 밀도 추정
명시적인 정의 없이 모델 P 학습
모델 분류
PixelRNN/CNN
체인 기준을 사용하여 이미지 x의 생성 확률을 각 픽셀의 생성 확률의 곱으로 변환합니다.
매우 복잡하므로 이를 모델링하려면 신경망이 필요합니다.
·
특징
이점
우도 함수는 정확하게 계산될 수 있습니다.
우도 함수의 값을 사용하여 모델 성능을 효과적으로 평가할 수 있습니다.
결점
시퀀스 생성 속도가 느림
VAE(변형 자동 인코더)
자동 인코딩은 재구성을 사용하여 저차원 특징을 훈련하여 표현합니다.
변이 인코더 VAE
추정
입력 z는 벡터이고 정규 분포를 따릅니다.
z의 각 차원은 속성을 나타냅니다.
특징
이점
모델을 생성하는 주요 방법
q(z|x)는 계산될 수 있으며 이 특징 표현은 다른 많은 작업에 사용될 수 있습니다.
결점
최대 우도 함수의 하한은 효과적으로 작동하지만 모델 자체는 PixelCNN만큼 평가하기 쉽지 않습니다.
GAN에 비해 흐릿하고 품질이 낮은 샘플을 생성합니다.
GAN은 적대적 모델을 생성합니다.
질문
훈련 표본 분포에서 새로운 데이터를 표본 추출하기를 희망하지만 이 분포는 고차원일 뿐만 아니라 매우 복잡하여 직접 구현하기가 어렵습니다.
해결하다
균일 분포와 같은 간단한 분포를 샘플링한 다음 이를 훈련 샘플 분포로 변환하는 매핑을 학습합니다.
구성
네트워크 생성
가능한 한 현실적인 그림을 생성하여 판별자를 속이는 것이 좋습니다.
차별적인 네트워크
실제 사진과 가짜 사진을 정확하게 구별할 수 있기를 바랍니다.
미니맥스 방식을 이용한 합동훈련
교대로 완료
판별자
빌더
심상
생성된 의사 샘플은 실제 샘플의 분포와 최대한 유사하게 하여 판별자가 참과 거짓을 구별할 수 없는 상태가 되도록 합니다.
클래식 네트워크
컨볼루션 생성적 적대 신경망 DCGAN
학습 과정 동안 상태가 안정적이므로 고품질 이미지 생성을 효과적으로 달성할 수 있습니다.
규칙(경험적)
풀링 레이어 대신 컨볼루션 사용
완전 연결 레이어 제거
배치 정규화 사용
적절한 활성화 기능을 사용하십시오
생성 네트워크는 ReLU를 사용하고 출력 레이어는 Tanh를 사용합니다.
판별자는 LeaklyReLU를 사용합니다.
GAN 최적화 문제 LSGAN, WGAN
질문
생성된 샘플과 실제 샘플이 겹치지 않는 경우 JS 분기는 항상 log2입니다.
LSGAN 목적 함수
sigmod 함수를 선형 회귀 함수로 변경
WGAN
거리 측정
불도저 거리
원하는 방향으로 네트워크를 학습시키세요.
조건부 GAN
질문
기존 신경망의 출력 결과는 각 훈련 결과에 최대한 가깝기 때문에 생성된 이미지가 매우 흐릿하고 심지어 구별하기 어려울 정도입니다.
출력되는 내용이 다양하고 조절이 가능할 것으로 예상됩니다.
목적함수
실행 계획
cGAN
스간
ACGAN(일반적으로 사용됨)
목적함수
LC는 분류 손실이고, Ls는 참 및 거짓 차별 손실입니다.
infoGAN
명확한 물리적 정의를 갖도록 숨겨진 변수를 제어합니다.
텍스트를 이미지로
스택GAN
이미지를 이미지로
이간
픽스투픽스
사이클GAN
StarGAN
하나의 네트워크가 5가지 스타일을 생성합니다.