这个生成模型使用了什么算法？

Question

此生成模型代码中使用了什么神经网络？

def make_generator_model():
     model = tf.keras.Sequential()
     model.add(layers.Dense(16, use_bias=False, input_shape=(100,)))
     model.add(layers.BatchNormalization())
     model.add(layers.LeakyReLU())

     model.add(layers.Dense(16))
     assert model.output_shape == (None,16 ) # Note: None is the batch size

     model.add(layers.Dense(32)) # what does 32 denote here
     model.add(layers.BatchNormalization())
     model.add(layers.LeakyReLU())

     model.add(layers.Dense(32))
     model.add(layers.BatchNormalization())
     model.add(layers.LeakyReLU())

     model.add(layers.Dense(32))
     model.add(layers.BatchNormalization())
     model.add(layers.LeakyReLU())

     model.add(layers.Dense(8))
     assert model.output_shape == (None,8 )


     return model

这是一个基于生成对抗网络模型的代码。我也有一个判别器模型，但我需要查明这个生成模型是否使用 cnn 或 lstm 或其他算法来创建生成模型。

Answer 1

我认为它是 CNN，如果你把完整的代码放上去可能很容易找到

仅在传统神经网络中使用的批量归一化最大值

这个生成模型使用了什么算法？

what algorithm is being used in this generative model?

python

conv-neural-network

lstm

generative-adversarial-network