谷歌推出TFGAN：开源的轻量级生成对抗网络库-低调大师

谷歌推出TFGAN：开源的轻量级生成对抗网络库

2017-12-31 541

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

一般情况下，训练一个神经网络要先定义一下损失函数，告诉神经网络输出的值离目标值偏差大概多少。举个例子来说，对于图像分类网络所定义的损失函数来说，一旦网络出现错误的分类结果，比如说把狗标记成了猫，就会得到一个高损失值。

不过，不是所有任务都有那么容易定义的损失函数，尤其是那些涉及到人类感知的，比如说图像压缩或者文本转语音系统。

GAN（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络），在图像生成文本，超分辨率，帮助机器人学会抓握，提供解决方案这些应用上都取得了巨大的进步。

不过，理论上和软件工程上的更新不够快，跟不上GAN的更新的节奏。

△ 一段生成模型不断进化的视频

上面的视频可以看出，这个生成模型刚开始只能产生杂乱的噪音，但是最后生成了比较清晰的MNIST数字。

为了让大

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AI技术宅：女神说什么，听我的！

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2018-01-01

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本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） Vertex.AI之前发布了一套机器学习框架PlaidML。据他们自己说，PlaidML在英伟达GPU上比现有的框架更厉害，而且还能兼容AMD、英特尔的GPU。于是就有人开始问：怎么为新平台写出加速内核？Vertex.AI给出的简单回答是：我们没有写内核，它们实际上是机器生成的。Vertex.AI的后端为每个GPU上的每个特定操作生成定制的内核。整个操作通过一个成为Tile的中间语言完成。官方博客介绍说，Tile是一种简单、紧凑的语言，用于描述机器学习运算，使其可以在并行计算架构上高效实现。例如，Tile矩阵乘法可以写成如下形式： function (A[M, L], B[L, N]) -> (C) { C[i, j: M, N] = +(A[i, k] * B[k, j]);

2018-01-01

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