生成对抗网络（GAN）的基本原理是什么？它有哪些实际应用？ 生成对抗网络由 Ian Goodfellow 于 2014 年提出。GAN 不是神经网络应用在无监督学习中的唯一途径，还有玻尔兹曼机（Geoffrey Hinton 和 Terry Sejnowski，1985）和自动解码器（Dana H.Ballard，1987）。三者皆致力于通过学习恒等函数 f（x）=x 从数据中提取特征，且都依赖马尔可夫链来训练或生成样本。GAN 设计之初衷就是避免使用马尔可夫链，因为后者的计算成本很高。相对于玻尔兹曼机的另一个优点是 GAN 的限制要少得多（只有几个概率分布适用于马尔可夫链抽样）。在本文中，我们将讲述 GAN 的基本原理及最流行的现实应用。GAN 原理让我们用一个比喻解释 GAN 的原理吧。假设你想买块好表。但是从未买过表的你很可能难辨真假；买表的经验可以免被奸商欺骗。当你开始将大多数手表标记为假表（当然是被骗之后），卖家将开始「生产」更逼真的山寨表。这个例子形象地解释了 GAN 的基本原理：判别器网络（手表买家）和生成器网络（生产假表的卖家）。两个网络相互博弈。GAN 允许生成逼真的物体（例如图像）。生成器出于压力被迫生成看似真实的样本，判别器学习分辨生成样本和真实样本。判别算法和生成算法有何不同？简单地说：判别算法学习类之间的边界（如判别器做的那样），而。
如何理解拉格朗日乘子法？ 想法就是：能够碰到极大极小值点的必要条件是：梯度场与切空间垂直，也就是梯度场不能够有任何流形切空间…
微积分在经济学中有哪些应用？ 牛顿、莱布尼兹发明微积分以后，人们才有能力把握运动和过程。有了微积分，就有了工业革命，就有了大工业生产，也就有了现代化的社会。“工欲善其事必先利其器”，微积分就是数学家手里的“利器”，很多研究都是以微积分为基础，其重要性不言而喻。提到微积分，很多人以为就是函数，其实微积分是一个统筹的概念，主要包括极限、微分学、积分学及其应用，其中微分学包括求导数的运算，是一套关于变化率的理论，积分学包括求积分的运算。微分应用包括极端速度、加速度、曲线斜率、最优化等。积分应用包括面积、体积、弧长、质心、做功、压力。更高级的应用包括幂级数和傅里叶级数等。微积分为更加精确地理解空间、时间和运动的本质提供了便利。微积分使得数学可以在变量和常量之间互相转化，让我们可以已知一种方式时推导出来另一种方式。微积分在经济领域的应用在经济学中，微积分可以通过计算边际成本和边际利润来确定最大收益。重点是利用导数研究函数的性态(包括函数的单调性与极值，函数图形的凹凸性与拐点，渐近线)，最值应用题，利用洛必达法则求极限，以及导数在经济领域的应用，如\"弹性\"、\"边际\"等等。如一元函数微积分在考研数学在经济方面的应用：2004年考了弹性和。
设f(x)=x-3/2(3根号x^2)，有f′(x)看图吧我打不出了。。。帮下忙 极大值点x=o，极小值点x-0，你做的是对的啊
