对抗网络

【论文阅读】Deep Adversarial Multi-view Clustering Network多视图聚类通过挖掘多个视图之间的共同聚类结构，近年来受到了越来越多的关注。现有的大多数多视图聚类算法使用浅层、线性嵌入函数来学习多视图数据的公共结构。然而，这些方法无法充分利用多视图数据的非线性特性，而这种特性对于揭示复杂的聚类结构非常重要。本文提出了一种新颖的多视图聚类方法——深度对抗多视图聚类（Deep Adversarial Multi-view Clustering, DAMC）网络，用于学习嵌入在多视图数据中的内在结构。具体而言，我们的模型采用深度自编码器来学习由多个视图共享的潜在表示，同时利用

基于 TensorFlow 2 的 WGAN来生成表格数据、数值数据和序列数据。 WGAN生成对抗网络。代码仅供参考WGAN生成对抗网络基于python tensorflow2以下框架，环境应该如何自己配置？表格数据、数值数据，序列数据生成里面是一个标准函数的数据，读取自己数据需要自己改。可以随意替换纬度，需要自己手动改.

常用神经网络-ANN/CNN/RNN/GAN/Transformer#创作灵感#用到深度学习算法之后，需要了解一下常用的神经网络，这里做一个记录，方便以后复习。#正文#人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是受生物神经网络启发的计算模型，由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。每层包含若干节点（神经元），节点之间通过带权重的连接（边）相连。ANN通过调整这些权重来学习和预测。