文章目录

• • 丰富网络类型
  • CPPN
• 孪生网络
• • Triplet Network
  • 应用
• Variational Auto-encoder
• • 强化学习
  • Markov decision processes
  • Bellman公式

丰富网络类型

深度学习除了经典卷积神经网络，循环神经网络还有广泛的网络类型

CPPN

网络输入是像素坐标值（x，y）

网络输出的像素是RGB值

把【0，0】-[100,100]逐个输入得到完整图像

孪生网络

一种网络结构，通过将NN将样本维度降低到某个维度
低维空间，任意两个样本：
如果他们是相同，空间距离接近0；
如果他们是不同类别，空间距离大于某个距离

Triplet Network

应用

•
Image ranking
•
Face verification
•
Metric learning

Variational Auto-encoder

将Variational Bayes引入到神经网络中
网络和经典的Auto Encoder类似
编码网络：将输入编码到一个隐变量（参数）分布
解码网络：对分布的参数进行采样，拟合输入数据
首先引入隐变量z，利用编码网络拟合参数化的后验概率

强化学习

Markov decision processes

Bellman公式

总结

以上是生活随笔为你收集整理的更多网络类型的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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