生成对抗网络（ AN）一经提出就风光无限，更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。望伪图像的分布尽可能地接近真图像。或者,简单来说,我们想要伪图像尽可能看起 来像真的一样。 值得一提的是,因为GANs是用极小化极大算法做优化的,所以训练过程可能会很不稳 定。不过你可以使用一些“小技巧”来获得更稳健的训练过程。 在下面这个视频中,你可以看到GANs所生成图片

尽管已经在计算机视觉的各个领域中研究了匹配技术数十年，但是有效的密集通信仍然是一个未解决的问题。 在本文中，我们提出了一种简单但功能强大的匹配方法，该方法适用于光流和立体声匹配的从粗到细方案。 受最近邻域（NNF）算法的启发，我们的方法称为CPM（从粗到细PatchMatch），将有效的随机搜索策略与从粗到细的方案相结合，以实现高效的密集对应。 不像现有的NNF技术那样有效，但是由于缺少全局正则化而导致的结果通常过于嘈杂，因此我们提出了一种传播步骤，其中涉及在分层体系结构的相邻层之间限制随机搜索

在电信（telco）行业中，使用测量报告（MR）数据准确定位城市规模的移动设备（MD）仍然具有挑战性，该数据可测量MD与电信网络中的基站（BS）连接时的无线电信号强度参数用于拨打/接听电话或移动宽带（MBB）服务。 在本文中，我们发现，广泛使用的基于位置的服务（LBS）在电信网络中积累了大量的OTT（OTT）全球定位系统（GPS）数据，这些数据可以自动用作学习的训练标签基于MR的精确定位系统。 得益于这些电信大数据，我们在基于Spark / Hadoop电信大数据平台中部署了上下文感知的粗略到精