深度学习什么是对抗式神经网络？
对抗式神经网络GAN让机器学会“左右互搏”GAN网络的原理本质上就是这两篇小说中主人公练功的人工智能或机器学习版本。
一个网络中有两个角色，修炼的过程中左手扮演攻方，即生成器(generator)，试图生成和自然世界中拟完成任务足够相似的目标;右手扮演守方，即判别器(discriminator)，试图把这个假的、生成的目标和真实目标区分开来。
经过反复多次双手互搏，左手右手的功力都会倍增，从而达到“舍我其谁”的目标。
要学GAN（神经对抗网络），应该从什么学起？
GAN最开始是设计用于生成连续数据，但是自然语言处理中我们要用来生成离散tokens的序列爱发猫 www.aifamao.com。
因为生成器(Generator，简称G)需要利用从判别器(Discriminator，简称D)得到的梯度进行训练，而G和D都需要完全可微，碰到有离散变量的时候就会有问题，只用BP不能为G提供训练的梯度。
在GAN中我们通过对G的参数进行微小的改变，令其生成的数据更加“逼真”。若生成的数据是基于离散的tokens，D给出的信息很多时候都没有意义，因为和图像不同。
图像是连续的，微小的改变可以在像素点上面反应出来，但是你对tokens做微小的改变，在对应的dictionaryspace里面可能根本就没有相应的tokens.2.GAN只可以对已经生成的完整序列进行打分，而对一部分生成的序列，如何判断它现在生成的一部分的质量和之后生成整个序列的质量也是一个问题。
有哪些深度神经网络模型？
目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。
一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。
RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。
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python tensorflow GAN对抗神经网络中生成网络部分
做rnn或者对抗神经网络 用什么平台好
目前主流就电信，网通，还有其他乱七八糟的什么。爱普宽带什么什么的本人几种网络都用过，摸着胸口给你说一句，电信最好！网通速度最快，没话说，下载速度2000KB+很正常，缺点。不稳定，尤其是到了晚上。
。。要是看电影聊QQ什么还行，玩游戏。忍了吧。。。电信速度吧，还行。一个价钱一个带宽，速度够用，只要你不是整天下载东西。优点，稳定，管他10台8台电脑，网速没影响！其他那些杂牌就不多说了。。。
反正我用了是相当的不爽，掉线，卡机，各种坑爹啊。。。全是本人手打，摸着良心的大实话，LZ觉得不错就给分吧。谢谢。
神经网络算法的三大类分别是？
神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。
各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具有生物真实性。
循环网络的目的是用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。
循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。
具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。
3、对称连接网络：对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因为它们遵守能量函数定律。
没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。
扩展资料：应用及发展：心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。
生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。
神经网络的基本原理是什么?
神经网络的基本原理是：每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化。
基本上，神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元，这些网络可以把数据处理分类，就是我们要的输出。
神经网络常见的工具：以上内容参考：在众多的神经网络工具中，NeuroSolutions始终处于业界领先位置。它是一个可用于windowsXP/7高度图形化的神经网络开发工具。
其将模块化，基于图标的网络设计界面，先进的学习程序和遗传优化进行了结合。该款可用于研究和解决现实世界的复杂问题的神经网络设计工具在使用上几乎无限制。以上内容参考：百度百科-神经网络。