轉載【計算機科學】【2014】優化生成圖像的神經網絡本文為加拿大多倫多大學（作者：Tijmen Tieleman）的博士論文，共120頁。 圖像識別又稱計算機視覺，是神經網絡最突出的應用之一。本文提出的圖像識別方法是基于逆向過程：生成圖像。對于我們今天的計算機系統來說，生成圖像比識別它們要容易。這項工作利用了生成圖像的能力，以便識別其他圖像。本文的一部分介紹了這種“綜合分析”思想在一個復雜自動編碼器中的具體實現。圖像生成系統的一半（即系統的結構）是硬編碼的；另一半（結構中的內容）是學習的。在學習該圖像生成系統的同時，附帶的圖像識別系統正在學習從圖像中提取描述信息。通過共同學習，這兩個部分對所提供的數據有了很好的理解。本文的第二部分是一個無向生成模型的訓練算法，它利用訓練和馬爾可夫鏈之間強大的交互作用，馬爾可夫鏈的任務是從模型中產生樣本。該算法在處理圖像數據時表現良好，但同樣適用于其他類型數據的無向生成模型。 Image recognition錛 also known as computervision錛 is one of the most prominent applications of neural networks. The imagerecognition methods presented in this thesis are based on the reverse process:generating images. Generating images is easier than recognizing them錛 for thecomputer systems that we have today. This work leverages the ability togenerate images錛 for the purpose of recognizing other images. One part of thisthesis introduces a thorough implementation of this “analysis by synthesis”idea in a sophisticated autoencoder. Half of the image generation system(namely the structure of the system) is hard-coded; the other half (the contentinside that structure) is learned. At the same time as this image generationsystem is being learned錛 an accompanying image recognition system is learningto extract descriptions from images. Learning together錛 these two componentsdevelop an excellent understanding of the provided data. The second part of thethesis is an algorithm for training undirected generative models錛 by making useof a powerful interaction between training and a Markov Chain whose task is toproduce samples from the model. This algorithm is shown to work well on imagedata錛 but is equally applicable to undirected generative models of other typesof data. 1. 文獻回顧：深度神經網絡2. 具有域特定解碼器的自動編碼器3. 訓練無向生成模型4. 附錄：詳細推導過程更多精彩文章請關注公眾號：厄爾尼諾指數進入下降區間： 2020年4月1日晚報 楊學祥，楊冬紅 關鍵提示： 潮汐組合類型轉換具有13.6天週期，即雙週循環，這在圖1-2中都有明顯的表現。除此之外，兩週之內厄爾尼諾指數往往出現兩個峰值和兩個谷值，即次一級的7天週期。這一週期在氣溫變化中也有明顯的表現（見圖）。 潮汐不僅有13.6天週期，而且存在7.1天和9.1天週期。1921年杜德生對月亮和太陽引潮力位進行了嚴格的調和級數展開，在展開中約有90項長週期成分。其中振幅超過這90項長週期振幅之和的0.5%的共有20個，在這20個中就有9天項和7天項（見圖1）。 圖1 2020年3月31日18時厄爾尼諾指數為+0.507，比3月31日12時厄爾尼諾指數+0.512，減速0.005，減速變慢，進入下降區間。圖2 2020年4月1日00時厄爾尼諾指數為+0.504，比3月31日18時厄爾尼諾指數+0.507，減速0.003，減速變慢，進入下降區間。 12月1日12時厄爾尼諾指數+0.118進入峰值。12月5日18時厄爾尼諾指數+0.264進入峰值。12月10日00時厄爾尼諾指數+0.018進入谷值。12月12日18時厄爾尼諾指數+0.173進入峰值。2019年12月14日18時厄爾尼諾指數為+0.129進入谷值。12月18日18時厄爾尼諾指數+0.218進入峰值。12月20日18時厄爾尼諾指數+0.042進入谷值。12月23日18時厄爾尼諾指數+0.185進入峰值。12月31日00時厄爾尼諾指數+0.194進入峰值。1月2日00時厄爾尼諾指數+0.336進入峰值。1月4日00時厄爾尼諾指數+0.377進入峰值。2020年1月8日12時厄爾尼諾指數為+0.535進入峰值，突破厄爾尼諾0.5底線。1月15日12時厄爾尼諾指數+0.326進入谷值。020年1月17日00時厄爾尼諾指數為+0.400為峰值。1月20日12時厄爾尼諾指數+0.285進入谷值。1月24日00時厄爾尼諾指數+0.347進入峰值。比1月26日18時厄爾尼諾指數+0.362進入峰值。1月30日00時厄爾尼諾指數+0.417進入峰值。2月2日00時厄爾尼諾指數+0.332進入谷值。2月3日12時厄爾尼諾指數+0.345進入峰值。2月6日12時厄爾尼諾指數+0.286進入谷值。2月8日18時厄爾尼諾指數+0.319進入峰值。2月10日18時厄爾尼諾指數+0.257進入谷值。2月13日12時厄爾尼諾指數+0.347進入谷值。2月18日18時厄爾尼諾指數+0.275進入谷值。2月21日00時厄爾尼諾指數+0.307進入峰值。2月22日00時厄爾尼諾指數+0.298進入谷值。2月25日00時厄爾尼諾指數+0.408進入峰值。2月27日00時厄爾尼諾指數+0.434進入峰值。2月29日00時厄爾尼諾指數+0.393為谷值。2020年3月1日18時厄爾尼諾指數為+0.424進入峰值。3月3日18時厄爾尼諾指數+0.412進入峰值。3月7日18時厄爾尼諾指數+0.436進入峰值。3月10日18時厄爾尼諾指數+0.357進入谷值。3月21日00時厄爾尼諾指數+0.693進入今年最高峰值。3月23日12時厄爾尼諾指數+0.654進入谷值。3月24日12時厄爾尼諾指數+0.689進入峰值。3月29日00時厄爾尼諾指數+0.548進入極小值。3月30日00時厄爾尼諾指數+0.561進入峰值。圖3 南極海冰增加趨勢和白令海峽熱異常對比：2020年3月26日與2020年3月30日（白色為海冰，紅色為熱異常）對比。2020年3月潮汐組合預報：強潮汐時期已有 1493 次閱讀 2020-1-6 13:402020年3月潮汐組合預報：強潮汐時期吉林大學:楊學祥錛楊冬紅 中科院國家天文台:韓延本錛馬利華 潮汐組合A： 3月5日為月亮赤緯角最小值北緯23.2632度，3月3日為日月小潮，兩者強疊加，潮汐強度小，

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帶來較多水汽，造成部分地方出現大霧天氣（弱）。潮汐組合B：3月11日為月亮赤緯角最小值南緯0.0002度，3月10日為日月大潮，3月10日為月亮近地潮，三者強疊加，潮汐強度最大，地球扁率變大，自轉變慢，有利于拉尼娜發展（最強），潮汐使兩極空氣向赤道流動，可激發地震火山活動和冷空氣活動（最強）。潮汐組合C： 3月17日為月亮赤緯角最大值南緯23.3226度，3月16日為日月小潮，兩者強疊加，潮汐強度小，地球扁率變小，地球自轉變快，有利于厄爾尼諾發展（弱），潮汐使赤道空氣向兩極流動，可激發地震火山活動和暖空氣活動，有利于低層偏南風的發展，帶來較多水汽，造成部分地方出現大霧天氣（弱）。潮汐組合D：3月25日為月亮赤緯角最小值北緯0.0000度，3月24日為日月大潮，3月24日為月亮遠地潮，三者強疊加，潮汐強度大，地球扁率變大，自轉變慢，有利于拉尼娜發展（次強），潮汐使兩極空氣向赤道流動，可激發地震火山活動和冷空氣活動（次強）。本月天文奇點相對較集中，相互作用最強，可激發極端事件發生，地震火山活動進入活躍期。http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1213079.html 2020年4月潮汐組合預報：強潮汐時期已有 754 次閱讀 2020-1-6 14:36 2020年4月潮汐組合預報：強潮汐時期吉林大學:楊學祥錛楊冬紅 中科院國家天文台:韓延本錛馬利華 潮汐組合A： 4月1日為月亮赤緯角最大值北緯23.4224度，4月1日為日月小潮，兩者強疊加，潮汐強度小，地球扁率變小，自轉變快，有利于厄爾尼諾發展（弱），潮汐使赤道空氣向兩極流動，可激發地震火山活動和暖空氣活動，有利于低層偏南風的發展，帶來較多水汽，造成部分地方出現大霧天氣（弱）。潮汐組合B：4月7日為月亮赤緯角最小值北緯0.0001度，4月8日為日月大潮，

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