ddos防御工具_珲春高铁到防川风景区_3天试用

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生成对抗网络(Generative atterial Networks,GANs)[1]是生成建模的另一种流行方法,它与变分自动编码器(Variational autocoders,ddos防御2g,VAEs)一样,旨在对潜在空间(通常是低维)中的输入数据分布进行建模。然而,与VAEs[2]相比,GANs背后的直觉是直截了当的。事实上,如果你玩过字典游戏,你已经熟悉了GANs背后的直觉。如果你没有玩过字典,游戏的想法是给玩家一个字典里的晦涩单词,他们必须各自编一个可信但假的定义,试图欺骗对方把真的和假的定义混为一谈。这通常会导致有趣的、看似似是而非的定义,比如,ddos云防御便宜,国外防御cc软件,"Petricho–名词,一种实验室仪器,用于在涉及振动或乳化的实验中稳定含有粘性样品的容器。"图片来源:米利奥特科学如果你不知道的话,"petrichor"实际上是暴风雨前散发出来的气味,人们会说,"闻起来像雨。"在一个蒸馏,煮沸,和盐的味道果壳,字典是关于创造虚假的定义,听起来真实。在这几轮比赛中,玩家们不断地在识别假货方面变得越来越好——"这并不是很正确的解析",或者"那个定义中的语法听起来有点太尴尬了!"而且在生产方面也越来越在行。换言之,并开始缩小类比差距,《词典》是一款游戏,玩家在游戏中以试图愚弄其他玩家的敌对态度生成定义。每个玩家基本上都是一个"生成型对手"(GAP),目标是赢得比赛。将此目标设定为博弈论优化过程,给定一个定义,玩家同时试图优化两个竞争目标:1)生成定义的玩家试图最大化其他玩家将该定义标记为"真实"的可能性,而2)其他玩家试图最大化正确区分真假的定义。这是一种博弈论上的"最小最大"博弈或"极小极大"博弈。虽然字典很简单,但GANs玩的minimax游戏实际上比传统字典更简单。它的特点是一个只有两个玩家的非常特定类型的字典——一个玩家总是在猜测,试图区分真假定义,而另一个玩家则试图生成可信的定义。设x为真词/定义对,G(z)为生成者生成的定义/对,D(.)为判别玩家给出的答案(0表示"假",1表示"真"),设E[.]为一个数量在游戏中多轮的期望值。然后,最小最大值函数-生成玩家希望最小化和判别玩家希望最大化的函数变成:V(D,G)=E[D(x)]+E[1-D(G(z))]。撇开我们的字典类比不谈,在一个典型的GAN设置中,有两个参与者——一个生成器和一个鉴别器,它们采用神经网络的形式。生成器被优化以使鉴别器"认为"它所构造的样本是真实的,而鉴别器被优化为将生成器的合成样本标记为假样本,并将数据集中的合法样本标记为真实样本。就像两个仓鼠玩捉迷藏,直到他们的人中断做一些清洁,这两个网络优化越来越多的相互对抗,直到一些侵入性的人类研究人员决定足够了。图片来源:犯罪仓鼠,你不知道你的生活需要的节目为了生成数据,将来自潜在种子空间Z的样本输入生成器,并通过生成器学习的权重将其转换为旨在欺骗鉴别器的样本。值函数与我们提出的字典示例相同,其中xϵx和z~pz(z)。在训练过程中,数据空间和种子空间中的样本通常是统一抽取的,在实际应用中,使用小批量随机梯度下降或其某些变化作为优化算法。在数据生成过程中,丢弃鉴别器网络,并通过播种生成器网络1生成样本。注意,GAN值函数的精确定量公式可能会变化(参见[3]),并且关键的是,与我们的字典示例不同,鉴别器的输出通常假定实值(或有界实值)量,理论上与恶意/良性程度有关是单调的。深入学习深入网络安全观看视频GANs的优缺点训练成功后,与其他生成模型(如VAEs)相比,GANs表现出较高的感知样本质量,并且在某些方面更好地适应离散数据的考虑。这一点也不奇怪,因为合理的外观在某种意义上是建立在GAN优化目标中的,而变分方法,例如,它们更多地与在集合上匹配条件数据分布相关,因此在变量假设下,对GAN来说可能不现实的样本平均值可能具有合理的可能性。然而,训练GANs是一个复杂的过程。对于某些数据集,特别是高维样本,GANs可能是不稳定的,并且可能根本不会收敛。在其他情况下,可能会出现一种称为"模式崩溃"的现象,在这种情况下,ddos200g防御,无论初始种子是什么,GAN只生成少数不同的图像,即,不能提供数据空间的有效采样。此外,由GANs生成的样本不能参数化地描述概率,因此必须使用Parzen窗口等技术来实现这一点。虽然GAN在某些数据集上取得了令人印象深刻的结果,但这些结果并没有给观者带来痛苦,因为他们选择了合适的超参数来让GAN收敛。Z空间插值与条件GANs有趣的是,如果GANs收敛,它们的潜在种子空间(Z空间)表现出准线性语义特性,类似于从某些类型的单词嵌入中获得的语义特性,例如,给定单词的向量表示R(.),R(King)–R(Man)+R(Woman)≈R(Queen)。然而,对于各种数据模式,ganz空间表现出相似的性质。例如,在图1中,我们可以看到NVIDIA研究人员根据右下角=左下+右上-左上角加/减Z空间向量生成的结果,其中除了三个角点(BL、TR、TL)以外的所有图像都是通过按比例加权每个Z分量的向量进行播种而生成的生成的图像在网格中的位置。由于左上角的图像包含一个金发女性,因此金发和女性属性会减弱。左下角的图像包含一个金发的男人,右上角的图像包含一个黑发女人。右下角的图像由相应的Z空间向量的线性组合生成,包含左上角和右下角图像的"金发"和"女性"无效和"黑发"放大的混合,结果是一个黑发男性。在这种组合中可以观察到其他特征,但不太明显。虽然很难量化对人脸属性的感知,高防御ddos服务,但是在Z空间中以向量的线性组合种子生成的图像在输入空间中表现出准线性的面部属性组合。图片来源:英伟达开发商图1:通过根据特定的面部属性在从CelebA数据集获得的Z空间中插值,生成器生成逐渐变形但具有照片真实感的人脸图像。只有左上角、左下角和右上角的图像是真实的。图像的其余部分是通过向生成器提供三幅图像的Z空间向量的线性组合来获得的,并根据图像中的位置加权。将BL和TR对应的加权向量相加,减去TL对应的加权向量。你可以在YouTube上找到名人一代/变形过程的视频。如果我们只想生成特定类型的图像(或其他形式,例如音频、视频、文本),例如具有特定属性的人脸或具有特定风格的服装,该怎么办?与VAEs非常相似,GANs也可以简单地以元数据的标量/向量标签为条件。设y是数字形式的元数据。然后,这个元数据向量y被用作生成器和鉴别器的输入,生成类条件生成的数据。图片来源:瑞克和莫蒂GANs的其他应用GANs已经被应用,在许多类型的数据中取得了不同的成功,对于一篇博客文章来说,要全面地列举它们是太单调了。然而,值得注意的是,除了标准的计算机视觉基准之外,还有一些其他深奥有趣的应用程序。在[5]中,Hitaj等人。我们能够从数据泄露中猜出51-73%的密码,使用一个GAN来猜测密码。这大大加强了使用随机密码的理由,因为GANs可以用来学习人为创建的密码的可能候选者(甚至可能取决于特定类型的人)。与安全研究人员相关的另一个应用是隐写术,即在传输的数据(通常是视频/音频)中隐藏秘密消息和信息的做法,其动机不仅是保密内容,还包括机密的传输。如果你正在寻找一种很酷的方式来给你的朋友发送秘密信息,或者建立一系列信息线索,向那些有价值的人透露你的绝密组织的位置,那就别再找了!中国科学院的一组研究人员利用GANs来生成嵌入信息的图像[6]。如果你想省去逛商场的时间,在[7]"做你自己的普拉达",Zhu等人。展示了GANs如何有效地拍摄人们穿着从未穿过的衣服的照片。尽管他们的生命周期都是伪造和欺骗

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