生成对抗网络--Generative Adversarial Networks (GAN)@目录一、简介二、原理三、网络结构四、实例:自动生成数字0-9五、训练GAN的技巧六、源码打赏●lan Goodfellow 2014年提出●非监督式学习任务●使用两个深度神经网络: Generator (生成器), Discriminator(判别器)二、原理举一个制造假钞的例子:生成器:制造假
【深度学习】循环神经网络教程 循环神经网络 知乎这是在公司做培训时制作的PPT,教程对循环神经网络以及其应用进行了简单地介绍,主要分为以下六个部分:Why do we need Recurrent Neural Networks?Vanilla Recurrent Neural NetworkBackpropagation Through Time (BPTT)Gradient exploding/vanishing proble
0901-生成对抗网络GAN的原理简介 生成对抗网络 gan目录一、GAN 概述二、GAN 的网络结构三、通过一个举例具体化 GAN四、GAN 的设计细节pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html一、GAN 概述GAN(生成对抗网络,Generative Adversarial Networks) 的产生来源于一个灵机一动
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目标检测综述 目标检测综述2022目标检测的综述~总体介绍 目标检测是计算机视觉里面十分重要的任务,其主要解决检测在数字图像中某一类别可见的实例。最终的目的是为了开发一种计算模型和技术,来提供计算机视觉应用所需要的一个基础的信息即:目标在哪? 作为计算机视觉中众多基础问
GAN生成式对抗网络(四)——SRGAN超高分辨率图片重构论文pdf 地址:https://arxiv.org/pdf/1609.04802v1.pdf我的实际效果清晰度距离我的期待有距离。颜色上面存在差距。解决想法增加一个颜色判别器。将颜色值反馈给生成器srgan论文是建立在gan基础上的,利用gan生成式对抗网络,将图片重构为高清分辨率的图片。g
Windows下cpu版PyTorch安装 pytorch用cpu1. 打开Anaconda Prompt 2. 输入命令添加清华源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/3.安装0.4.1的pytorchconda install pytorch-cpu=0.4.1conda install torchvision-cpu4. 测试是否安装成功pythoni
【GAN ZOO翻译系列】基于能量的生成对抗网络 Energy-Based Generative Adversarial Networks赵俊博, Michael Mathieu, Yann LeCun纽约大学计算机科学系Facebook人工智能研究院{jakezhao, mathieu, yann}@cs.nyu.edu原文链接https://arxiv.org/abs/1609.03126引用请注明出处摘要本文提出“基于能量的生成对抗网络”模型(EBGAN),它将判别器视为能量函
[转载]Tensorflow中reduction_indices 的用法默认时None 压缩成一维
Keras构建回归神经网络 keras实现卷积神经网络Keras构建回归神经网络1.导入模块并创建数据import numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Denseimport matplotlib.pyplot as plt#构建数据X = np.linspace(-1, 1, 200)np.random.shuffle(X)Y = 0.5 * X + 2 + np.random.n