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在浏览器中进行深度学习:TensorFlow.js (八)生成对抗网络 (GAN)

GenerativeAdversarialNetwork 是深度学习中非常有趣的一种方法。GAN最早源自Ian Goodfellow的这篇论文。LeCun对GAN给出了极高的评价: “There are many interesting recent development in deep learning…The most important one, in my opinion, is adversarial training (also called GAN for Generative Adversarial Networks). This, and the variations that are now being proposed is the most interesting idea in the last 10 years in ML, in my opinion.”–Yann LeCun 那么我们就看看GAN究竟是怎么回事吧: 如上图所示,GAN包含两个互相对抗的网络:G(Generator)和D(Discriminator)。正如它的名字所暗示的那样,它们的功能分...

Android JNI开发系列(十二) JNI局部引用、全局引用和弱全局引用

JNI 局部引用、全局引用和弱全局引用 在JNI规范中定义了三种引用:局部引用(Local Reference)、全局引用(Global Reference)、弱全局引用(Weak Global Reference)。区别如下: 局部引用 通过NewLocalRef和各种JNI接口创建(FindClass、NewObject、GetObjectClass和NewCharArray等)。会阻止GC回收所引用的对象,不在本地函数中跨函数使用,不能跨线前使用。函数返回后局部引用所引用的对象会被JVM自动释放,或调用DeleteLocalRef释放。(*env)->DeleteLocalRef(env,local_ref) jclass str = (*env)->FindClass(env, "java/lang/String"); jcharArray charArray = (*env)->NewCharArray(env, len); jstring str_obj = (*env)->NewObject(env, cls_string, cid_string,...

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