LT's Blog

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生成模型(1)

VAE、变分推断

VAE、变分推断 笔记图解 参考视频 生成模型定义 生成模型只能做数据生成吗?不是 GMM:聚类 朴素贝叶斯:判别 概率角度,本质是建模 P(X) 有标签Y,建模 P(X,Y) 无标签,引入隐变量Z,建模 P(X,Z) 自回归,建模 P(X),拆成多个条件概率的乘积 ...

可逆网络

flow👉condition flow

可逆网络(flow)动机+特点 观点一,和GAN/VAE/自回归相比,更好地建模未知分布 我们知道,由贝叶斯派发展而来的是概率图模型。 概率图分为三个理论部分:表示、推断、学习(参数学习、结构学习)。 在参数学习里,带有隐变量的模型,称之为latent variable model。 latent variable model的核心...

Invertible Image Rescaling

ECCV-2020 微软 图像缩放 可逆网络

概述 出处 题目:Invertible Image Rescaling 用可逆网络完成图像缩放任务 单位 Peking University Microsoft Research Asia Toronto University 源码地址 https://gi...

做题ing

数据结构/算法 知识点、题型 整理

做题ing 按照知识点来整理题目 按照段位整理 数据结构:存储方式、遍历方式 数据结构有很多种。但是存储方式,无非就是数组或者链表。比如: 树 数组存储:完全二叉树👉堆 链表存储:最常用的,二叉树、AVL树、多叉树 图 ...

Regularization with Latent Space Virtual Adversarial Training

在潜在空间里施加扰动,间接生成对抗样本

略读:动机、方法、结果 论文简介 题目《Regularization with Latent Space Virtual Adversarial Training》,通过在潜在空间里施加扰动,生成 AE ,使分类器对AE具有鲁棒性。 发表状态:ECCV 2020 背景 众所周知,正则化 是一种典型的 避免过拟合 的方法。 一致性正则化(Consistency Reg...

C++ primer 第六版 笔记(一)

第一、二、三章

第一、二章 概述 编译C++程序时,编译器自动定义了一个预处理器名字__cplusplus,因此,我们可以根据它来判断该程序是否是C++程序,以便有条件地包含一些代码。例如: #ifdef __cplusplus // 我们要编译 C++ extern "C" #endif int min( int, int ); ...

Computer Systems:A Programmer's Perspective

深入理解计算机系统(第六章)

略读 第六章 存储器层次结构 基本存储技术包括随机访问存储器(RAM)、非易失性存储器(ROM)和磁盘。 随机访问存储器 随机访问存储器(Random Access Memory, RAM)分为两类:静态RAM(SRAM)和动态RAM(DRAM)。 SRAM 比DRAM更快,但也贵得多。 ...

Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs

生成模型(GAN)潜在空间-语义解释性

Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs 论文简介 题目《Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs》,用于无监督条件下GAN潜在语义识别。 作者:Yujun Shen, Bolei Zhou 周博磊团队 单位:The Chinese Univer...

Computer Systems:A Programmer's Perspective

深入理解计算机系统(第五章)

略读 第五章 优化程序性能 编写高效程序需要做到: 第一,适当的算法和数据结构。 第二,编写出编译器能够有效优化以转换成高效可执行代码的源代码。 消除连续的函数调用。在可能时,将计算移到循环外。考虑有选择地妥协程序的模块性以获得更大的效率。 消除不必要的内存引用。引入临时变量来保存中间...

Computer Systems:A Programmer's Perspective

深入理解计算机系统(第四章)

本章略读 第四章 处理器体系结构 不允许从一个内存地址直接传送到另一个内存地址。另外,也不允许将立即数传送到内存。 流水线 流水线的局限性(4.4.3) 不一致的划分:运行时钟的速率是由最慢的阶段的延迟限制的。 流水线过深,收益反而下降