GAN生成对抗网络_人工智能

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

03-08
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

03-08
强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色（Role of RL in Text Generation by GAN）（下）...

5. 一些细节 + 一些延伸上文所述的，只是 RL + GAN 进行文本生成的基本原理，大家知道，GAN在实际运行过程中任然存在诸多不确定因素，为了尽可能优化 GAN 文本生成的效果，而后发掘更多GAN在NLP领域的潜力，还有一些值得一提的细节。5.1. Reward Baseline：奖

03-08
科普 | 生成对抗网络(GAN)的发展史

来源：https://en.wikipedia.org/wiki/Edmond_de_Belamy五年前，Generative Adversarial Networks（GANs）在深度学习领域掀起了一场革命。这场革命产生了一些重大的技术突破。Ian Goodfellow等人在“Generative Adversarial Networks”中提出了生成对抗网络。

03-08
生成对抗网络(GAN)的理论与应用完整入门介绍

本文包含以下内容：1.为什么生成模型值得研究2.生成模型的分类3.GAN相对于其他生成模型相比有什么优势4.GAN基本模型5.改进的GANs6.GAN有哪些应用7.GAN的前沿研究一、为什么生成模型值得研究主要基于以下几个原因：1. 从生成模型中训练和采样数据能很好的

03-08
七个不容易被发现的生成对抗网络（GAN）用例

像许多追随AI发展的人一样，我无法忽略生成建模的最新进展，尤其是图像生成中生成对抗网络（GAN）的巨大成功。看看下面这些样本：它们与真实照片几乎没有区别！从2014年到2018年，面部生成的进展也非常显着。这些结果让我感到兴奋，但我内心总是怀疑它们是

03-08
生成对抗网络GAN详细推导生成对抗网络详解

转自：https://blog.csdn.net/ch18328071580/article/details/966900161、什么是GAN？生成对抗网络简称GAN，是由两个网络组成的，一个生成器网络和一个判别器网络。这两个网络可以是神经网络（从卷积神经网络、循环神经网络到自编码器）。我们之前学习过的机

03-08
生成式对抗网络（GAN）学习笔记

图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术，这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度，具体应用例如智能手机的人脸解锁、内置的语音助手。这些技术的实现和发展都离不开神经网络，可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题，并不能够为

02-10
GAN相关：PAN（Perceptual Adversarial Network）/ 感知对抗网络

GAN相关：PAN（Perceptual Adversarial Network）/ 感知对抗网络Perceptual Adversarial Networks for Image-to-Image TransformationChaoyue Wang et alintro首先介绍pixel-wise的图像任务。指出用传统的l1和l2 norm来进行计算会带来一些问题，比如丢失高频

02-09
对抗样本(论文解读五):Perceptual-Sensitive GAN for Generating Adversarial Patches

准备写一个论文学习专栏，先以对抗样本相关为主，后期可能会涉及到目标检测相关领域。内容不是纯翻译，包括自己的一些注解和总结，论文的结构、组织及相关描述，以及一些英语句子和相关工作的摘抄(可以用于相关领域论文的写作及扩展)。平时只是阅读论文，有很

02-09
生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）介绍

生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）介绍flyfish在无监督学习中，最近的突破有哪些？看一个GAN的应用第一张图是用GAN将一副古代女子的画像恢复成真人的效果第二张是将真人效果图的面容表情更改成笑容++Yann LeCun 的回答是有史以来GAN是最酷

02-09
莫烦视频笔记--什么是GAN（生成对抗网络）？

最近最流行的一种生成网络叫做GAN，又称生成对抗网络，也是Generative Adversarial Nets的简称。神经网络分很多种，有普通的前向传播网络，有分析图片的CNN卷积神经网络，有分析序列化数据比如语音或者文字的RNN循环神经网络，这些网络都是通过输入数据得到想

02-09
什么是生成对抗网络 (GAN)

学习资料:PyTorch GAN 教程Tensorflow 50行 GAN 代码论文 Generative Adversarial NetworksHello 大家好, 欢迎观看有趣的机器学习系列视频, 今天我们会来说说现在最流行的一种生成网络, 叫做 GAN, 又称生成对抗网络, 也是 Generative Adversarial Nets 的简称

02-09
到底什么是生成对抗式网络GAN 基于生成式对抗网络

转载文章网址：https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/gan-20170511，如有侵权，请告知，我立即删除转载的文章。男：哎，你看我给你拍的好不好？女：这是什么鬼，你不能学学XXX的构图吗？男：哦……男：这次你看我拍的行不行？女：你看看你的后期，再看看Y

02-09
生成对抗网络(二)Conditional GAN讲解

生成对抗网络Conditional GAN讲解 1. Introduction 2. Multi-modal Learning For Image Labelling 3. Conditional Adversarial Nets 3.1. Generative Adversarial Nets 3.2. ConditionalAdversarialNets Reference原文：Conditional Generative Adversarial N

02-09
[生成对抗网络GAN入门指南]（5）WassersteinGAN

本篇blog的内容基于原始论文WassersteinGAN和《生成对抗网络入门指南》第五章。一、GAN的优化问题WGAN前作：TOWARDS PRINCIPLED METHODS FOR TRAINING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS关于GAN的一些问题：训练的不稳定性；理论上，应该先把判别器训练到足够

02-09
GAN(Generative Adversarial Network ）对抗生成网络

以下图片来自与我的课程开课吧老师PPT，如有侵权请告知！GAN(Generative Adversarial Network 对抗生成网络)GAN实际是一种方法，表述的是一个过程（这种理解是比较重要的），它不是网络结构。生成器与决策器（判别器），生成器生成一张图片，决策器去判断他是

02-09
GAN相关（二）：DCGAN / 深度卷积对抗生成网络

GAN相关（二）：DCGANUNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKSAlec Radford et alDCGAN指的是Deep Convolutional GAN，摘要中说，本文是bridge the gap between 有监督的CNN和无监督的CNN。并且提出了

02-09
是时候学习生成对抗网络了，李宏毅老师GAN****下载

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术要说过去的一年哪一项技术最火，非生成对抗网络(GAN)莫属！52CV曾经报道过：ACM MM2018 Best Paper 被华人包揽两篇最佳论文都与GAN相关，学术界异常火爆，工业界也大举进入，最卖力的就是NVIDIA了。英伟达再出GAN

02-09
对抗神经网络GAN中d_loss g_loss两种更新参数的图解释

版权归属：https://blog.csdn.net/halchan[email protected]更多关注：https://github.com/chanhalhttps://www.zhihu.com/people/chanhal如果先计算d_loss，在d_loss.backward()后会默认自动释放掉【real_img - G - fake_img - D】这个计算图，但是在执行g_l

02-09