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论文笔记-Multi-Adversarial Domain Adaptation
摘要 文章提出了一种多对抗域自适应（MADA Multi - Adversarial Domain Adaptation）方法，它能够捕捉 多模式结构 以基于 多个域鉴别器实现不同数据的细粒度对齐。 ps ：其实就是对齐的更细，相较于 DAAN 那种源域和目标域整体的对齐，把域根据分类任务划分，按一个个类进行对齐。 1. 介绍EvaluatorFilter简介说明
转自: http://www.java265.com/JavaCourse/202201/2155.html LogBack简介: Logback是由log4j创始人设计的另一个开源日志组件,中文网站 http://www.logback.cn/ 。它当前分为下面下个模块： logback-core：其它两个模块的基础模块logback-classic：它是log4j的一个改良版本，同时它完整实Mybatis系列第9篇：延迟加载、鉴别器、继承怎么玩？
Mybatis系列目标：从入门开始开始掌握一个高级开发所需要的Mybatis技能。 这是mybatis系列第9篇，源码位于文章尾部！ 建库建表 创建一个db:javacode2018 4张表: t_user(用户表) t_goods(商品表) t_order(订单表) t_order_detail(订单明细表) 表之间的关系： t_order和t_user是一对一面向域不变的单幅图像去雾（Towards Domain Invariant Single Image Dehazing_AAAI_2021）
概述 图像中存在的雾霾会掩盖底层信息，这在需要准确环境信息的应用中是不希望的。 为了恢复这样的图像，去雾算法应该定位和恢复受影响的区域，同时确保恢复的区域与其相邻区域之间的一致性。 然而，由于卷积核的固定感受野和不均匀的雾度分布，很难保证区域之间的一致性我在b站读研究生——跟着李沐读论文1 ——Gan
我在b站读研究生——跟着李沐读论文1 ——Gan 目录我在b站读研究生——跟着李沐读论文1 ——Gan读论文标题+作者+时间+期刊+被引摘要 Abstract1 Introduction 导言2 Related work 相关工作3 Adversarial nets 模型目标函数4 Theoretical Results 理论算法4.1 global Optimality李宏毅生成对抗网络（GAN）学习笔记--Introduction
一、GAN的组成 首先，生成对抗网络（GAN Generative Adversarial Nets）由生成器（Generator）和鉴别器（Discriminator）构成。 1、关于生成器Genertor的基本认识 生成器：输入一些向量（Vector）经过生成器可以生成希望得到的图像或者语句。 比如下面这张图中，首先我输入一个向量，生成器生成的图像31:GAN-纳什均衡
1：纳什均衡-D 【注】当固定G时，D将进化成 2：纳什均衡-G 【注】当D*固定之后，最大化的max固定,会引导G使得V达到最下化。 【注】当KL=0时，L(G,D*)达到最小化min。此时Pr=Pg。此时D*=1/2。也验证了，当鉴别器和生成器的能录都达到1/2时，达到一个均衡，生成器生成的效果【论文阅读】ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators[ICLR2020]
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.10555.pdf 预训练模型及代码地址（Tensorflow）：https://github.com/google-research/electra 文章后半部分有些翻译过来还是有些模糊，谨慎阅读！ ABSTRACT 蒙面语言建模（MLM）预训练方法（如BERT）通过使用[MASK]替换一些标记来破坏输入，然后训练模型以重建原为什么对抗生成网络（GAN）被誉为过去20年来深度学习中最酷的想法？
自发明以来，GAN一直被学术界和工业界的专家们誉为“深度学习中最重要的创新之一”。Facebook的人工智能研究主管Yann LeCun甚至表示，GAN及其变体是“过去20年来深度学习中最酷的想法”。 这种兴奋是合情合理的。机器学习领域的其他进展可能在科研人员中人尽皆知，但对于门外汉来说，可Interpolating Frames for Super-Resolution Smoke Simulation with GANs 文献阅读
使用GAN的超高分辨路烟雾方针插帧框架 摘要 深度神经网络实现了流体数据的超分辨率，可以成功地将数据从2D扩展到3D。但是，解决超分辨率帧之间的不连贯性并非易事。在本文中，我们介绍了一种基于条件生成对抗网络的新帧插值方法，用于烟雾模拟。我们的模型在原始的两个连续帧之间生Generative Face Completion
文章基本信息 文章来源: CVPR 2017 下载链接: Download paper Download code 摘要 解决问题:从随机噪声中修复面部缺失的区域。 论文背景: 基于Patch-based的图像补全，该类方法主要是从源图像中寻找相似的patch，然后将该patch贴到缺失的区域。当源图像中没有类似的区域时，该方法就SGANPose | 自对抗人体姿态估计网络
Self Adversarial Training for Human Pose Estimation Official Code: pytorch 1.出发点 由于人体的遮挡和拥挤等现象，现有的人体姿态估计网络很难解决此类情况下的准确估计，且此类现象会导致网络估计的关键点不符合正常的人体姿态，失去了人体固有的形态。比如下图中第二行图GAN和DCGAN
Generative Adversarial Networks 生成式对抗网络 GAN的体系结构如图所示。在GAN架构中有两个部分：1生成器（generator）网络能够生成看起来像真实的数据。；2鉴别器（discrimiator）网络试图区分虚假数据和真实数据。这两个网络都在互相竞争。生成器网络试图欺骗鉴别器网络。这时，鉴别器Globally and Locally Consistent Image Completion
论文地址： http://iizuka.cs.tsukuba.ac.jp/projects/completion/en/ 目标： 进行图像填充，填充任意形状的缺失区域来完成任意分辨率的图像。 网络构造： 完成网络：完成网络是完全卷积的，用来修复图像。 全局上下文鉴别器：以完整的图像作为输入，识别场景的全局一致性。 局部上下文鉴别器：只关mybatis文件映射之鉴别器discriminator标签
mybatis可以使用鉴别器判断某列的值，然后根据某列的值改变封装行为。 比如说： 如果是女生（gender=0）我们将部门信息提取出来，否则不提取； 如果是男生（gender=1），把last_name的值赋值给email； EmployeeMapper.xml <resultMap type="com.gong.mybatis.bean.Employee" id="MyEmpDis">【论文笔记】Adversarial Training for Weakly Supervised Event Detection
简介 事件检测 事件检测（ED）的目的是检测事件触发器（通常是在实例中引发事件的单词或短语），然后识别它们的特定事件类型。 特征工程，如token级特征和结构化特征。 神经网络模型，将文本语义信息直接嵌入到低维空间中，基于这些特征向量检测事件触发器，采用有监督学习的方法对人类标注数据Generative Adversarial Network (GAN) - Pytorch版
import osimport torchimport torchvisionimport torch.nn as nnfrom torchvision import transformsfrom torchvision.utils import save_image# 配置GPU或CPU设置device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# 超参数设置latent_sizeMyBatis从入门到精通(十三)：使用discriminator鉴别器映射
最近在读刘增辉老师所著的《MyBatis从入门到精通》一书，很有收获，于是将自己学习的过程以博客形式输出，如有错误，欢迎指正，如帮助到你，不胜荣幸！ 本篇博客主要讲解鉴别器映射discriminator标签的简单用法。 1. 明确需求 在设计之初，sys_role表的enabled字段有2个可选值，其中1代表启用，0 代表Mybatis学习第23节 -- 鉴别器 discriminator
discriminator或者叫做分类器 Vehicle类 package io.github.coinsjack.pojo;import java.util.Date;public class Vehicle { protected Integer id; protected String vin; protected Date year; protected String make; protected String model; prot