对抗生成网络

对抗生成网络（GAN）中的损失函数

目录GAN的训练过程：L1和L2损失函数的区别基础概念相同点差异GAN的训练过程：1、先定义一个标签：real=1，fake=0。当然这两个值的维度是按照数据的输出来看的。再定义了两个优化器。用于生成器和判别器。2、随机生成一个噪声z。将z作为生成器的输入，输出gen_imgs（假样本）。3、计算生成器的损失定义：生成器的损失为g_loss。损失函数为adverisal_loss()。判别器为di
L888666Q·2022-11-19 15:53

对抗生成网络GAN系列——f-AnoGAN原理及缺陷检测实战

作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题专栏推荐：深度学习网络原理与实战近期目标：写好专栏的每一篇文章支持小苏：点赞、收藏⭐、留言文章目录对抗生成网络GAN系列——f-AnoGAN原理及缺陷检测实战写在前面
秃头小苏·2022-11-18 17:46

对抗生成网络（GAN）详解

目录前言目标函数原理训练给定生成器，训练判别器给定判别器，训练生成器总结前言之前的生成模型侧重于将分布函数构造出来，然后使用最大似然函数去更新这个分布函数的参数，从而优化分布函数，但是这种方法计算比较困难，尤其是维度比较高时，所以作者考虑能不能不用构造一个分布出来，而是构造一个模型自己去学习这个分布。这两种方法有本质的区别，第一种是要完完全全的将分布构造出来，将分布的均值、方差等弄明白，而第二种方
白羊by·2022-11-16 07:53

对抗生成网络GAN系列——GANomaly原理及源码解析

作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题往期回顾：对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例  对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人脸图像生成案例  对抗生成网络GAN系列
秃头小苏·2022-11-16 07:07

李宏毅P1-学习笔记：生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Nets)

论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf李宏毅对抗生成网络(GAN)国语教程(2018):https://www.bilibili.com/video/av24011528
幸运六叶草·2022-11-14 13:09

P11机器学习--李宏毅笔记GAN（对抗生成网络）

目录GAN的基本概念GAN的训练方法训练GAN的目标ModelCollapseModelDropping计算多样性ConditionalGANCondtitionalGAN+SupervisedlearingcycleGanGAN的基本概念GAN（GenerativeAdversarialNetwork）由generator和discriminator组成。generator就是输入一个向量输出图
温涛·2022-11-14 13:38

GAN(Generative Adversarial Network ）对抗生成网络

GAN(GenerativeAdversarialNetwork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。
端庄的汤汤·2022-11-11 11:38

对抗生成网络（GAN）简介及生成数字实战

一、简介生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetword，简称GAN），是一种生成式机器学习模型，该方法由伊恩·古德费洛等人于2014年提出，曾被称为“机器学习这二十年来最酷的想法”，可以用来创造虚构的人物和场景，人脸置换、模拟人脸老化，图像风格变换，以及产生化学分子式等等，被广泛应用于广告、娱乐、游戏、制药等等行业。二、组成部分生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成：①
weixin_44829487·2022-11-11 07:59

对抗生成网络GAN系列——EGBAD原理及缺陷检测实战

作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题往期回顾：对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例  对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人脸图像生成案例  对抗生成网络GAN系列
秃头小苏·2022-11-11 07:51

对抗生成网络GAN系列——WGAN原理及实战演练

作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题往期回顾：对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例  对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人脸图像生成案例  对抗生成网络GAN系列
秃头小苏·2022-11-11 07:12

图像超分辨率重构实战

低分辨率图像重建任务总览数据加载与配置模型设置生成、判别、特征提取模块调用损失函数与训练测试今天我们来介绍利用对抗生成网络（GAN）对低分辨率图像进行重构的介绍。
有理想的打工人·2022-11-08 16:32

计算机视觉 Computer Vision Chaper14 图像生成

文章目录概念介绍生成模型MLE变分子编码器VAEGAN对抗生成网络常见改进GANDCGANWGANSRGAN概念介绍生成模型生成式模型，给一个概念，然后扩展它的细节。
大叔爱学习.·2022-10-31 10:29

图像生成对抗生成网络gan_GAN生成汽车图像

图像生成对抗生成网络ganHellothere!ThisismystoryofmakingaGANthatwouldgenerateimagesofcars,withPyTorch.你好！
weixin_26752765·2022-10-28 20:28

图像对抗生成网络 GAN学习01：从头搭建最简单的GAN网络，利用神经网络生成手写体数字数据（tensorflow）

图像对抗生成网络GAN学习01：从头搭建最简单的GAN网络，利用神经网络生成手写体数字数据（tensorflow）文章目录图像对抗生成网络GAN学习01：从头搭建最简单的GAN网络，利用神经网络生成手写体数字数据
theworld666·2022-10-28 20:58

对抗生成网络GAN（优化目标篇）

对抗生成网络GAN（优化目标篇）快要面试，故对GAN进行稍许复习目的对抗式生成网络GAN提出的目的是估计样本的密度函数pr(x;θ)p_r(x;\theta)pr(x;θ),且并不显式的估计密度函数，而是希望得到一个能生成出符合该分布样本的模型
Remote Sensing·2022-10-28 20:26

对抗生成网络（GAN）

目录基本概念介绍生成器（generator）为什么需要输出一个分布GenerativeAdversarialNetwork(GAN)discriminator（鉴别器）GAN的基本思想计算分布距离与训练计算Divergence靠Discriminator的力量从ObjectiveFunction到JSdivergence使用其他的divergenceJSdivergence存在的问题PG和Pdat
iwill323·2022-10-28 20:55

各类PyTorch教程和案例的链接汇总（转载）

文章目录0前言1入门系列教程2入门实例3图像、视觉、CNN相关实现4对抗生成网络、生成模型、GAN相关实现5机器翻译、问答系统、NLP相关实现6先进视觉推理系统7深度强化学习相关实现8通用神经网络高级应用
Y_蒋林志·2022-10-28 15:59

对抗生成网络GAN系列——AnoGAN原理及缺陷检测实战

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秃头小苏·2022-10-25 07:15

pytorch模型保存、加载与续训练

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秃头小苏·2022-10-22 07:29

对抗生成网络GAN系列——CycleGAN简介及图片春冬变换案例

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秃头小苏·2022-10-19 08:10

对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人脸图像生成案例

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秃头小苏·2022-10-12 07:05

基于MATLAB 2021b的机器学习、深度学习

因此，帮助广大科研人员更加系统地学习图像处理、机器学习和深度学习的基础理论知识及对应的代码实现方法，旨在帮助学员掌握图像处理的基础知识，以及经典机器学习算法和最新的深度神经网络、迁移学习、对抗生成网络等算法的基本原理及其
WangYan2022·2022-10-11 14:07

图像对抗生成网络GAN学习02 在TPU上训练pix2pixGan实战解决素描上色问题（tensorflow）

图像对抗生成网络GAN学习02:实现我的第一个TPU训练自定义模型项目：pix2pixGan实战解决素描上色问题（tensorflow）文章目录图像对抗生成网络GAN学习02:实现我的第一个TPU训练自定义模型项目
theworld666·2022-10-02 07:31

SMOTE算法原理 易用手搓小白版 数据集扩充 python

前言为啥要写这个呢，在做课题的时候想着扩充一下数据集，尝试过这个过采样降采样，交叉采样，我还研究了一周的对抗生成网络，对抗生成网络暂时还解决不了我要生成的信号模式崩塌的问题，然后就看着尝试一下别的，就又来实验了一下
浩浩的科研笔记·2022-09-28 07:23

生成对抗网络（Generative Adversarial Nets, GANs）

参考文献1.GenerativeAdversarialNets2.UnderstandingGenerativeAdversarialNetworks(GANs)3.对抗生成网络学习（一）——GAN实现
十里清风·2022-09-27 09:18

从DDPM到GLIDE：基于扩散模型的图像生成算法进展

GLIDE并非基于对抗生成网络或是VQ-VAE类模型所设计，而是采用了一种新的图像生成范式-扩散模型（DiffusionModel）。
深兰深延AI·2022-09-20 07:19

第三课.图变分自编码器&图对抗生成网络

目录自编码器与变分自编码器自编码器变分自编码器变分自编码器原理变分自编码器的损失函数图变分自编码器定义回顾图变分自编码器EncoderDecoder图变分自编码器的损失函数图对抗生成网络对抗生成网络图对抗生成网络
tzc_fly·2022-09-06 19:38

【深度学习实践（八）】生成对抗网络（GAN）之手写数字生成

文章目录  引言【深度学习实践（八）】对抗生成网络（GAN）之手写数字生成一、对抗生成网络1定义与背景：2基本结构：二、模型训练1设置GPU2构建GAN对抗网络生成器3构造鉴别器4构造生成器5训练模型活动地址
梦想new的出来·2022-08-22 07:27

对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例

目标检测系列——开山之作RCNN原理详解  目标检测系列——FastR-CNN原理详解  目标检测系列——FasterR-CNN原理详解近期目标：拥有10000粉丝支持小苏：点赞、收藏⭐、留言文章目录对抗生成网络
秃头小苏·2022-07-19 07:17

一文搞懂变分自编码器(VAE, CVAE)

它是包含隐变量的一种模型变分自编码器与对抗生成网络类似，均是为了解决数据生成问题而生的。在自编码器结构中，通常需要一个输入数据，而且所生成的数据与输入数据是相同的。
晓柒NLP与药物设计·2022-07-12 13:19

CVPR论文解读 | 弱监督的高保真服饰模特生成

本文在学术界率先提出，使用深度对抗生成网络拟合真实世界穿衣结果分布，设计投影算子来将服饰与人体粗略对齐结果投影至真实世界穿衣结果分布中，将此投影的结果作为虚拟试衣的预测结果。
阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2022-07-12 09:03

【研究生工作周报】（第七周）

学习目标：GAN对抗生成网络《深度学习》第六章前馈神经网络《深度学习》第七章深度学习中的正则化学习内容：IanJ.Goodfellow《GenerativeAdversarialNets》李宏毅深度学习课程关于
wangyunpeng33·2022-06-27 07:29

深度学习系列46：人脸图像超分GFP-GAN

主流的图像修复技术还是对抗生成网络GAN，但如何用好GAN是个学问。
IE06·2022-06-23 09:20

【人工智能笔记】第三十四节：TF2实现VITGAN对抗生成网络，PositionalEmbedding 实现

该章节介绍VITGAN对抗生成网络中，PositionalEmbedding部分的代码实现。
PPHT-H·2022-05-31 07:42

使用SAGAN生成二次元人物头像(GAN生成对抗网络)--pytorch实现

这一次，我们实现了一个利用自注意力机制制作的对抗生成网络。自注意力机制是我们在深度学习道路上，除了RNN,CNN以外，不得不了解的一种模块。非常有意思。
Rabbitdeng1009·2022-05-08 07:55

Unity 百度AI实现人像动漫化效果

接口介绍：运用对抗生成网络技术，结合人脸检测、头发分割、人像分割等技术，为用户量身定制千人千面的二次元动漫形象，并支持通过参数设置，生成二次元动漫人像。
·2022-05-04 17:40

快速上手生成对抗生成网络生成手写数字集（直接上代码以及详细注释，亲测可用）

GAN的原理其实很简单，就是生成网络G,和判别网络D的对抗过程，生成网络努力使得生成的虚假物品更加真实，而判别网络努力分别出哪些是G生成的，哪些是真实的，在这样一个对抗的过程中两个网络的能力不断得到提升。最终达到一个相对平衡的结果:理想状态下，G学习到真实数据的分布，而D无法分别出真实数据和生成数据，即D(真)=D(假)=0.5.这里插入几张模型生成的图片，从左到右分别是随机生成的图片，100轮之
一蓑烟雨任平生yu·2022-04-26 22:23

论文阅读“Partial Multi-View Clustering via Consistent GAN”

etal.Partialmulti-viewclusteringviaconsistentGAN[C]//2018IEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM).IEEE,2018:1290-1295.关键词不完整多视图聚类一致的对抗生成网络编码多视图
掉了西红柿皮_Kee·2022-04-26 15:45

Image-to-image translation with Conditional Adversarial Networks——基于cGAN的图像转换

文章目录论文背景介绍BackgroundIntroduction相关工作RelatedWork图像模型的结构化损失——Structuredlossesforimagemodeling条件对抗生成网络——
Ice星空·2022-03-02 07:32

GAN（对抗生成网络）原理及数学推导

本文主要涉及GAN网络的直观理解和其背后的数学原理。参考课程：计算机视觉与深度学习北京邮电大学鲁鹏概述在所有生成模型中，GAN属于“密度函数未知，直接硬train”的那一类，和密度函数可定义的PixelRNN/CNN以及变分自编码器VAE有本质区别。假设现在我们想做人脸的生成任务。我们希望能找到人脸图像的真实分布，这样直接在这个分布上随便取点，得到的都是人脸的图像。但是分布非常复杂，且无法知道。所
琦子k·2022-02-27 10:27

python人工智能 动漫生成_使用Python来看看动漫中的你

百度人工智能运用世界领先的对抗生成网络，结合人脸检测、头发分割、人像分割等技术，为用户量身定制千人千面的二次元动漫形象，并且可通过参数设置，生成戴口罩的二次元动漫人像。
囡宝宝·2022-02-26 07:09

Pytorch与视觉竞赛入门5-PyTorch搭建对抗生成网络

Pytorch与视觉竞赛入门5-PyTorch搭建对抗生成网络对抗生成网络原理对抗生成网络通过框架中（至少）两个模块：生成模型（GenerativeModel）和判别模型（DiscriminativeModel
冬于·2021-12-05 15:22

对抗生成网络GANs论文精读及研究方向思考

这是我在csdn上面的第1篇博文，以前做了一些东西，尤其是机器学习和神经网络方面的。但考虑到时间原因，再加上大学带读比较忙，一直没有时间写。今天写出我的第1篇博文，是以后想常开这个栏目，相当于我的专题吧。会经常的找一些控制类的，机器学习和神经网络算法类的，包括我本专业通信领域相关的论文进行详细解读，并且对于研究方向进行思考。GAN领域相关的研究要从Goodfellow在2014年发表在arXiv上
方蠢鱼·2021-11-20 18:01

Dual-Agent GANs for Photorealistic and Identity Preserving Profile Face Synthesis

用于真实的并且保留身份的侧面合成的双代理对抗生成网络摘要：合成真实的侧脸有希望通过用极端的姿态填充样本以及避免烦躁的注释工作，来更高效地训练对于大规模的无约束人脸识别的深度姿态不变的模型。
马小李23·2021-06-26 16:09

为什么对抗生成网络（GAN）被誉为过去20年来深度学习中最酷的想法？

自发明以来，GAN一直被学术界和工业界的专家们誉为“深度学习中最重要的创新之一”。Facebook的人工智能研究主管YannLeCun甚至表示，GAN及其变体是“过去20年来深度学习中最酷的想法”。这种兴奋是合情合理的。机器学习领域的其他进展可能在科研人员中人尽皆知，但对于门外汉来说，可能疑惑多于兴奋，GAN激起了从研究人员到大众的极大兴趣——包括《纽约时报》、BBC、《科学美国人》以及许多其他知
人邮异步社区·2021-05-18 18:10

Generative Adversarial Nets论文理解和代码讲解

GenerativeAdversarialNets论文Abstract提出了新的对抗生成网络，agenerativemodelGthatcapturesthedatadistribution,andadiscriminativemodelDthatestimatestheprobabilitythatasamplecamefromthetrainingdataratherthanG
Sky ~ Komori·2021-03-20 18:32

对抗生成网络学习（三）——cycleGAN实现Van Gogh风格的图像转换(tensorflow实现)

一、背景CycleGAN是Jun-YanZhu等人[1]于17年3月份提出的对抗神经网络模型，模型理论与pix2pix非常相似。CycleGAN的主要应用是具有不同风格图像之间的相互转换，相较于pix2pix模型，其最大的贡献在于能够利用非成对数据（unpaireddata）进行训练，可扩展性及应用更广。该实验的目的是利用CycleGAN对一批VanGogh油画图像和现实风景图像进行训练，利用现实
全部梭哈迟早暴富·2020-09-16 00:20

对抗生成网络SRResNet 改编失败和原因分析

从《从SRCNN到EDSR，总结深度学习端到端超分辨率方法发展历程》一文中的10.SRGAN(SRResNet)一节的链接的github(caffe)下载了两个模型（生成网络）SRResNet-MSE_74s_sb_iter_180000.caffemodelSRResNet-MSE_74s_sb_iter_285000.caffemodel按前面的方法导出为txt方式，然后构建的运程结果：原图4
juebai123·2020-09-13 05:29

对抗生成网络及代码实例

1概述GererativeAdversarialNetworks最早由GoodfellowIan在2014年发表论文提出。论文地址：https://arxiv.org/abs/1406.2661。定义：由两个相互博弈的神经网络组成的判别-生成模型。两个神经网络一个是生成网络G，一个是判别网络D。博弈的目的是使生成网络生成的数据更真，判别网络判别能力越强。通俗理解就是最小化生成网络生成的数据和真实数
夏轻·2020-09-12 20:46

【GAN】二、原始GAN论文详解

一、GAN简介GAN（GenerativeAdversarialNetwork）全名叫做对抗生成网络或者生成对抗网络。GAN这一概念是由
追梦者_AIer·2020-09-11 22:34
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