文章目錄

• • 豐富網絡類型
  • CPPN
• 孿生網絡
• • Triplet Network
  • 應用
• Variational Auto-encoder
• • 強化學習
  • Markov decision processes
  • Bellman公式

豐富網絡類型

深度學習除了經典卷積神經網絡，循環神經網絡還有廣泛的網絡類型

CPPN

網絡輸入是像素坐標值（x，y）

網絡輸出的像素是RGB值

把【0，0】-[100,100]逐個輸入得到完整圖像

孿生網絡

一種網絡結構，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

應用

?
Image ranking
?
Face verification
?
Metric learning

Variational Auto-encoder

將Variational Bayes引入到神經網絡中
網絡和經典的Auto Encoder類似
編碼網絡：將輸入編碼到一個隱變量（參數）分布
解碼網絡：對分布的參數進行采樣，擬合輸入數據
首先引入隱變量z，利用編碼網絡擬合參數化的后驗概率

強化學習

Markov decision processes

Bellman公式

總結

以上是生活随笔為你收集整理的更多网络类型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。