文章目錄

• • 豐富網(wǎng)絡(luò)類型
  • CPPN
• 孿生網(wǎng)絡(luò)
• • Triplet Network
  • 應(yīng)用
• Variational Auto-encoder
• • 強化學(xué)習(xí)
  • Markov decision processes
  • Bellman公式

豐富網(wǎng)絡(luò)類型

深度學(xué)習(xí)除了經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有廣泛的網(wǎng)絡(luò)類型

CPPN

網(wǎng)絡(luò)輸入是像素坐標(biāo)值（x，y）

網(wǎng)絡(luò)輸出的像素是RGB值

把【0，0】-[100,100]逐個輸入得到完整圖像

孿生網(wǎng)絡(luò)

一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過將NN將樣本維度降低到某個維度
低維空間，任意兩個樣本：
如果他們是相同，空間距離接近0；
如果他們是不同類別，空間距離大于某個距離

Triplet Network

應(yīng)用

?
Image ranking
?
Face verification
?
Metric learning

Variational Auto-encoder

將Variational Bayes引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中
網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)典的Auto Encoder類似
編碼網(wǎng)絡(luò)：將輸入編碼到一個隱變量（參數(shù)）分布
解碼網(wǎng)絡(luò)：對分布的參數(shù)進行采樣，擬合輸入數(shù)據(jù)
首先引入隱變量z，利用編碼網(wǎng)絡(luò)擬合參數(shù)化的后驗概率

強化學(xué)習(xí)

Markov decision processes

Bellman公式

總結(jié)

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