注意，这时候鉴别器部分是固定住的，虽说损失函数是接在鉴别器网络之后的，鉴别器有梯度反传，但梯度反传不对鉴别器的参数进行更新。因为它要输出可能它自己也没有看过的，也就是创造。机器得有大局观，图片中的各个构件之间是怎么组合的，传统的structured lea

顾名思义，生成对抗网络由两个部分构成， 生成器和判别器, 两个部件相互博弈，最终达到平衡状态。输入参数是 x,输出为D, 表示是否为真实的概率。训练的过程中， G的目的就是尽量生成真实的图片欺骗 D。这样就是一个博弈过程，最终理想的情况就是G 可以生成以假

Ganglia是伯克利开发的一个集群监控软件。可以监视和显示集群中的节点的各种状态信息，比如如：cpu 、mem、硬盘利用率， I/O负载、网络流量情况等，同时可以将历史数据以曲线方式通过php页面呈现。而ganglia又依赖于一个web服务器用来显示集群

Ganglia的Wiki特别指出，web前端的运行需要rrdtool，以及gmetad中的rrds/目录，没有这两个东西，无法出图。你也可以使用yum安装方式，只是Ganglia版本稍微低一些。yum install rrdtool httpd php g

又要安装Ganglia，这次是Ubuntu。从网上搜了一些Ubuntu安装Ganglia的帖子发现有很多不适用的地方，尤其是针对最新版的Ganglia3.1.7。下面介绍下安装过程，用的是最新版的rrdtool和ganglia。首先去下载rrdtool和g

2014年的一晚，Ian Goodfellow和一个刚刚毕业的博士生一起喝酒庆祝。在蒙特利尔一个酒吧，一些朋友希望他能帮忙看看手头上一个棘手的项目：计算机如何自己生成图片。但结果往往不尽人意。Ian Goodfellow朋友们提出的方案是对那些组成图片的元

虽然已经被广泛应用语研究与技术中，那是否就表示大家对 GAN 已经了解非常透彻了呢？接下来，我们就一起来看看，关于 GAN 模型我们还要可以深入了解、探讨哪些问题呢？在今天的文中，可以概括为以下 7 个问题：1、与其他生成模型相比，GAN 的利弊是什么？作

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2016年5月7号，在美国的佛罗里达州，一辆特斯拉径直撞上一辆行驶中的白色大货车，酿成了世界上自动驾驶系统的第一起致命交通事故。照理说，特斯拉配备的是当今最顶尖的自动驾驶技术，对这里的人工智能来说，区分好一朵白云和一辆白色大货车，不该是最起码的要求吗？事实

从下图来看“神经网络”时代的到来似乎很可怕。那么，上图的可怕场景又是如何开始的呢？到目前为止，GANs生成图像的质量较低，分辨率也有限。NVIDIA公司最近的研究成果表明，GAN能够在高分辨率下生成逼真的图像，并以开放访问的方式发布了这项技术。通过测试用户

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神经网络取得了长足的进步，目前识别图像和声音的水平已经和人类相当，在自然语言理解方面也达到了很好的效果。这些任务确实难以自动化，但是生成式对抗网络已经开始使其中的某些任务成为可能。在本文中，我将向您介绍GAN的概念，并解释其工作原理和面临的挑战。我还将让你

Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源实时监视项目，用于测量数以千计的节点，为云计算系统提供系统静态数据以及重要的性能度量数据。Ganglia系统基本包含以下三大部分。Ganglia Web前端：Web前端用于显示Ganglia的Metric

随着数据中心的增长和管理人员的缩减，对计算资源使用有效监视工具的需求变得比以往更加迫切。术语监视 在应用到数据中心时可能会让人混淆，因为它的含义会根据具体的说话者和听众而有所不同。Ganglia 更多地与收集度量数据并随时跟踪这些数据有关，而 Nagios