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而有时候朋友会问你有没有听到阿森纳球迷电视台那个家伙说了什么根据 Wasserstein GAN 和 VEGAN,我们从最佳传输(OT:optimal transport)的角度来看生成建模近年来,这两种方法逐渐结合

扎卡、卡索拉和枪手CEO加齐迪斯都曾在这个频道的视频里亮相过,但贝莱林认为球迷是太闲了,有空不如多支持自家球队和球员,并表示这群人经常哗众取宠,没有什么有建设性的提议

未来,PWA可能会将更加大型的应用程序带到谷歌安卓应用商店中,这也将使得安卓更有吸引力

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研究员的实验表明,WAE 保持了 VAE 的良好特性(训练稳定,编码器-解码器架构和一个好的潜在流形结构),同时生成了质量更好的样本,接近 GAN 生成的样本

表 1:CelebA 中样本的 FID 得分(数字越小越好)在游戏中,玩家使用以太币进行电子猫的购买、喂食、照料与交配等我们得出了两种不同的正则化矩阵,得出 WAE-GAN 和 WAE-MMD 算法此外,他们还曾与《太阳报》合作发过一期关于希尔斯堡惨案的争议视频,最终导致该频道和《太阳报》被球迷所抵制和抗议第四部分是实验结果,并以未来工作有前景的方向结束

官方表示,莱茨狗有8个外貌特征,每个特征有两种不同的属性:稀有属性和普通属性因此,更强烈的距离概念(如捕获分布间密度比率的 f 增益)往往最大,没有给训练提供有用的梯度相比之下,有人称 OT 会有更好的表现 [4, 7],尽管在其 GAN 类的实现中,需要在目标中增加约束项或正则项

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WAE 将模型分布与目标分布之间的 Wasserstein 距离的惩罚形式最小化,导出了与变分自动编码器(VAE)所使用的不同的正则化矩阵 [1]

谷歌大脑的这项工作建立在 L. Mescheder 等人 [11] 提出的理论分析的基础上一旦你拥有了一只狗,你和它的关系将被永远记录在区块链上,任何人都不能改变在交叉点形成的新领域,出现变分自动编码器(VAE)[1] 这一成熟的方法,虽然理论成熟,但应用于自然图像时会生成模糊的样本第二部分我们回顾了一个新的自动编码器公式,用来计算 PX 和 [11] 中推导的隐变量模型 PG 之间的 OT

原标题:百度区块链“莱茨狗”繁殖功能即将上线

2018年是区块链元年,各大厂商纷纷推出了自己的区块链产品,百度也带来了一款“莱茨狗”,同样区块链赋能,每只都有独一无二的基因

需要注意的是,目前“莱茨狗”并没有引入数字货币交易机制,而是通过数字积分“微积分”交易,可以用它来买卖莱茨狗对 PX 的不同输入样本 x,VAE 使 Q(Z|X = x) 与 PZ 匹配

在此之前,打着区块链口号的动物游戏层出不穷,其中以“以太猫”最为知名,它是一款由Axiom Zen和以太坊智能合作开发的区块链宠物养成游戏不过现在谷歌也已经准备上架小程序功能了

论文:Wasserstein Auto-Encoders

论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.01558

摘要:我们提出了 Wasserstein 自动编码器(WAE)——一种用于构建数据分布生成模型的新算法我们比较了我们的算法和其它几种技术,表明它是对抗自动编码器(AAE)的推广 [2]因此,不同样本的隐藏代码都有机会远离对方,从而更好地重建

他说道:“我不认为有球员会去网上看他们的视频,确实,有时候他们的视频会出现在你的脸书时间线中,有时候我会看到因为其主要由HTML代码构成,能够实现类似App的功用

我们知道微信搞了一个小程序功能,其剑指手机App,希望给用户更清爽的体验

图 2:在 MNIST 数据集上训练的 VAE(左列),WAE-MMD(中间列)和 WAE-GAN(右列)图为工人耐心细致地上纱

摘要:我们知道微信搞了一个小程序功能,其剑指手机App,希望给用户更清爽的体验

名宿加里-内维尔曾直言自己最讨厌这些人,并称他们对温格的态度和批评太过分近日,谷歌大脑IlyaTolstikh

选自arXiv

作者:Ilya Tolstikhin等

机器之心编译

参与:白悦、许迪

变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)是复杂分布上无监督学习主流的两类方法相反,如图(b),WAE 使连续混合(continuous mixture)QZ := ∫Q(Z|X)dPX 与 PZ(图中绿色的球)匹配

此前谷歌搞了一个PWA(Progressive Web Apps),指一种渐进式网络应用这意味着未来可以在多种手机/PC浏览器加载PWA网页此前的研究中,研究人员已经分析过很多 GAN 结构和 VAE、GAN 组合结构的问题,但我们还没有发现一个把 GAN 和 VAE 的优点适当结合的统一框架PWA正在Web层面寻找下一个十亿用户的话,它的核心就是将app精简化,要将Web变成app,背后是Google想要将Android生态变得简单化的决心
本文系作者授权百度百家发表,未经许可,不得转载在「测试重建」中,奇数行对应于实际的测试点因为其主要由HTML代码构成,能够实现类似App的功用此正则化矩阵鼓励编码的训练分布与之前的相匹配

近日,百度“莱茨狗”宣布繁殖功能即将上线,大家可以养育自己的狗宝宝了该研究的论文《Wasserstein Auto-Encoders》已被即将在 4 月 30 日于温哥华举行的 ICLR 2018 大会接收

这篇文章中,我们的目标是最小化实际(但未知)的数据分布 PX 、由隐藏代码(latent codes)Z ∈ Z 的先验分布规定的隐变量模型 PG 和数据点 X ∈(X|Z)的生成模型 PG(X|Z) 之间的 OT Wc(PX, PG)与 VAE 类似,WAE 的目标由两项组成:c-重构成本(c-reconstruction cost)和一个正则化矩阵,正则化矩阵用于惩罚 Z:PZ 中的两个分布和编码数据点的分布矛盾,即 QZ := EPX [Q(Z|X)]

图 1:VAE 和 WAE 最小化两项:重构成本、惩罚 PZ 和编码器 Q 引起的分布之间的差异的正则矩阵

本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权如图(a),其中每个红色的球与 PZ(图中的白色图形)匹配这在应用里面非常重要,因为在输入空间 X 中,数据通常是靠低维流形支持的

WAE 通过成本平方 c(x, y) = ||x−y||2 在 MNIST 和 CelebA 数据集上进行评估
本文系作者授权百度百家发表,未经许可,不得转载特别是,定理 1 表明在生成模型的情况下,Wc(PX,PG)的原始形式相当于涉及优化概率编码器 Q(Z | X)优化的问题

据进球网报道,最近在出席牛津大学学生俱乐部的活动时,抨击了球迷电视台这个Youtube频道近日,谷歌大脑 Ilya Tolstikhin 等人提出了又一种新思路:Wasserstein 自编码器,其不仅具有 VAE 的一些优点,更结合了 GAN 结构的特性,可以实现更好的性能在「测试重建」中,奇数行对应于实际的测试点

最后,《From optimal transport to generative modeling: the VEGAN cookbook》[11] 中和用来推导 WAE 目标的理论考虑本身可能会很有趣

PWA已开始成为谷歌原生应用程序的潜在未来,这主要原因是它们能够跨越多个平台提供相同的本地应用程序体验,这样可以节省不同平台上的开发人员进行分别适配的成本,特别是在各个版本的安卓系统上,PWA可以完全脱机运行,可以有效减少碎片化第三部分讨论相关的工作红色的球开始交叉,这也是问题开始重建的时候最佳传输成本(The OT cost)[5] 是一种测量概率分布之间距离的方法,且比其它方法(包括与原始 GAN 算法相关的 f 增益(f-divergences))的拓扑更弱不过对于小程序来说,确实有许多优点,比如用完即走、不占用手机内存空间等而之前通过无监督方式生成的模型往往使用概率方法处理低维数据算法 2. Wasserstein 自动编码器和基于 MMD 惩罚的算法(WAE-MMD)其中不乏一些对球队高层、主帅、球员、战术和引援刻薄的批评,他们曾引起不少争议,有人认为这个频道就是哗众取宠

图 3:在 CelebA 数据集上训练的 VAE(左列),WAE-MMD(中间列)和 WAE-GAN(右列)

阿森纳大将怒怼枪迷电视台:他们靠球队输球赚钱

球迷电视台成立于2012年,是视频网站Youtube上的一个频道,他们制作的内容主要围绕阿森纳俱乐部放宽了最终的约束优化问题(Wasserstein 自动编码器的目标)我们的实验表明,WAE 具有 VAE 的许多特性(训练稳定,编码器-解码器架构,良好的潜在流形结构),同时生成了通过 FID 得分衡量的质量更好的样本

摘要:选自arXiv作者:IlyaTolstikhin等机器之心编译参与:白悦、许迪变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)是复杂分布上无监督学习主流的两类方法

算法 1. Wasserstein 自动编码器和基于 GAN 惩罚的算法(WAE-GAN)相比之下,生成对抗网络(GAN)[3] 在模型采样的图像的视觉质量方面更加突出,但它的缺点是没有编码器,更难训练,并且有「模式崩溃」(mode collapse)的问题,最终的模型无法捕获真实数据分布的所有变化

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本文仅代表作者观点,不代表百度立场这些属性组合起来,将会决定狗狗的最终的稀有等级(普通、稀有、卓越、史诗、神话、传说)目前他们有超过64万个关注用户,视频的总播放量已经超过2.5亿次该功能同样希望让Web App的体验能更接近原生应用,以此来大规模提高应用的加载速度谷歌的目标基于浏览器来提供一个面对用户友好的Web应用,它具有可靠、快速和融入等特征

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本文仅代表作者观点,不代表百度立场当 c 是成本的平方,DZ 是 GAN 目标时,WAE 与 [2] 中的对抗自编码器一致不过对于小程序来说,确实有许多优点,比如用完即走、不占用手机内存空间等本报实习记者 王煜鹏 摄
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一个基于 GAN 和隐空间(latent space)Z 的对抗训练,另一个利用最大均值差异(maximum mean discrepancy),可以很好地用于匹配高维标准正态分布 PZ[8]

表示学习(representation learning)领域最初由监督式方法实现,使用超大标注数据集得到了突出的结果我们的主要贡献如下(参见图 1):

Wasserstein 自动编码器(WAE),一个新的正则化自动编码器家族(算法 1,2 和等式 4),可以最小化任何成本函数 c 的最佳传输 Wc(PX,PG)而且繁殖后的小猫也可进行交易

我们提出并检验了两个不同的正规化矩阵 DZ(PZ,QZ)

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新春佳节来临之际,在圣源地毯集团有限公司阿克明斯特地毯的织造车间里,生产一线的工人们正在抓紧生产,保质保量完成每一笔订单

本文结构如下