Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目，设计用于测量数以千计的节点。Ganglia的核心包含gmond、gmetad以及一个Web前端。主要是用来监控系统性能，如：cpu 、mem、硬盘利用率， I/O负载、网络流量情况等，通过曲

生成对抗网络这一 ML 新成员目前已经枝繁叶茂了，截止今年 5 月份，目前 GAN 至少有 300+的论文与变体。而本文尝试借助机器之心 SOTA 项目梳理生成对抗网络的架构与损失函数发展路径，看看 GAN 这一大家族都有什么样的重要历程。根据机器之心的

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笔者接触 GAN 也有一段时间了，从一开始的小白，到现在被 GANs 虐了千百遍但依然深爱着 GANs 的小白，被 GANs 的对抗思维所折服，被 GANs 能够生成万物的能力所惊叹。我觉得 GANs 在某种程度上有点类似于中国太极，『太极生两仪，两仪生四

自从 GAN 出世以来，顶尖的生成模型都采用了这种框架。然而从去年的 Glow 到最近的 EBM，很多研究者都尝试探索不同的生成框架。在这篇论文中，OpenAI 的研究者提出一种能高效训练基于能量模型的方法，它能获得媲美 GAN 的效果。Yilun Du

选自Openreview，机器之心编译，参与：晓坤。ICLR 2019 大会即将在明年 5 月 6 日于美国举行，9 月 27 日论文提交截止时间已过。本次大会共接收到了 1591 篇论文的投稿，数量相较今年的 1000 篇提升了近 60%。在双盲评审时，

GAN暨生成对抗网络是由两个彼此竞争的深度神经网络——生成器和判别器组成的。生成器和辨别器的目标是生成与训练集中一些数据点非常相似的数据点。GAN是一个非常强有力的想法。他希望是自己发现了 GAN 而不是Ian Goodfellow。目前，人们利用GAN可

生成机器以前从未见过的数据一直是一个有趣的问题。人类可以创造它从未听过的音乐或绘制不存在的人物。能够为机器做到这一点意味着它具有一定的创造性。本文讨论Ian Goodfellow在2014年提出的生成对抗网络方法的理论部分[1]。在GAN被提出之前，我们先

还记得那个能自己写诗的微软小冰吗？很多人看到小冰的诗之后惊叹原来机器也有了创造力。最近，微软亚洲研究院研发的DA-GAN技术让机器绘画创造也成为了可能，只要人们用文字描述一下自己想要的画面，计算机便可以在几毫秒之内生成多个与描述吻合的形象。也许在不久的将来

机器不学习 www.jqbxx.com : 深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战生成式对抗网络是深度学习中最热门的话题之一。生成式对抗网络是一类用于无监督学习算法的人工算法，由两个神经网络组成的系统实现：。生成式对抗网络是一组模型，他们基本上学习创建与

Ganglia 是一款为 HPC集群而设计的可扩展的分布式监控系统，它可以监视和显示集群中的节点的各种状态信息，它由运行在各个节点上的 gmond 守护进程来采集 CPU 、内存、硬盘利用率、 I/O 负载、网络流量情况等方面的数据，然后汇总到 gmeta

首先强调一下，Ganglia采用组播模式进行数据请求。gmetad发送一个请求到一个组播地址，由于是组播地址，所以gmetad只需发送一次请求包即可完成对所有gmond的轮询。gmond收到请求后将采集到的数据返回给gmetad。ganglia-web需要