生成对抗网络

基于深度学习的农作物病害检测

基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。

SEU-WYL·2024-09-15 06:51

探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅

深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN）2.3循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM,GRU）2.4生成对抗网络

小周不想卷·2024-09-13 21:11

ESRGAN——老旧照片、视频帧的修复和增强，提高图像的分辨率

而深度学习特别是**生成对抗网络（G

爱研究的小牛·2024-09-12 11:35

生成对抗网络（GAN网络）

GenerativeAdversarialNets生成对抗网络GAN交互式可视化网站1、GAN基本结构GAN模型其实是两个网络的组合：生成器（Generator）负责生成模拟数据；判别器（Discriminator

qq_1532145264·2024-09-11 19:45

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)

转置卷积通常用于生成比输入更大的输出，例如在生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs）的解码器部分。

Midsummer-逐梦·2024-09-08 16:01

常见大模型框架

生成对抗网络（GAN）类似框架StyleGAN（及其变体StyleGAN2和StyleGAN3）：开发者：NVIDIA特点：能够生成极高质量的图像，广泛应用于人脸生成、艺术创作等领域。

AI小夜·2024-09-06 14:43

高校为什么需要AIGC大数据实验室？

AIGC技术创新：探索如何利用人工智能算法，如深度学习中的生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、基于Transformer架构的语言模型（如GPT系列）等，来高效地生成高质量的文本、图像、音频

泰迪智能科技01·2024-09-04 13:28

生成对抗网络（GAN）：生成模型的崛起

引言生成对抗网络（GAN）是近年来深度学习领域中最具创新性和影响力的模型之一。

Network_Engineer·2024-09-03 17:53

简单易上手的生成对抗网络

模型原理生成对抗网络是指一类采用对抗训练方式进行学习的深度生成模型，包含的判别网络和生成网络都可以根据不同的生成任务使用不同的网络结构。生成器：通过机器生成数据，最终目的是骗过判别器。

茶冻茶茶·2024-09-02 09:06

小琳AI课堂:生成对抗网络（GANs）

今天我们要聊一聊生成对抗网络（GANs），这个让AI界沸腾的技术。想象一下，有两个小精灵在玩“你画我猜”的游戏，一个负责画画（生成器），一个负责猜画的是真是假（判别器）。

小琳ai·2024-08-31 11:44

GAN：数据生成的魔术师

GAN：数据生成的魔术师在数据科学的世界中，生成对抗网络（GAN）是一种革命性的工具，它能够生成高质量、逼真的数据。

2401_85842555·2024-08-31 10:11

stable diffusion和GAN网络的区别，优点缺点是什么

稳定扩散（stablediffusion）和生成对抗网络（GAN）是两种不同的深度学习方法。稳定扩散是一种无监督学习方法，用于图像超分辨率重建。

爱好很多的算法工程师·2024-08-23 09:15

【循环神经网络rnn】一篇文章讲透

优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络（RNN）或生成对抗网络

CX330的烟花·2024-03-27 04:51

生成对抗网络——cgan

GAN：生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks[4]）主要由生成器(generator)和判别器(discriminator)组成。

尼古拉斯·two_dog·2024-03-16 13:20

从零使用Python 实现对抗神经网络GAN

你好，我是郭震这篇从零使用Python，实现生成对抗网络（GAN）的基本版本。

算法channel·2024-03-13 01:19

liuhehe321·2024-02-26 05:46

生成对抗网络----GAN

系列文章目录`文章目录系列文章目录前言一、基本构成二、应用领域三、基本原理四、如何训练GAN前言一、基本构成GAN(GenerativeAdversarialNetwork):通过两个神经网络，即生成器（Generator）和判别器（Discriminator），相互竞争来学习数据分布。{生成器(Generator):负责从随机噪声中学习生成与真实数据相似的数据。判别器(Discriminator

小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:30

深度学习模型：GAN（生成对抗网络）

简述生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GAN）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow于2014年提出。

缘起性空、·2024-02-20 13:59

互联网加竞赛基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现 - 深度学习 opencv python

文章目录1前言1课题背景2GAN(生成对抗网络)2.1简介2.2基本原理3DeOldify框架4FirstOrderMotionModel5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-02-19 19:59

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

p=33566原文出处：拓端数据部落公众号生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。

·2024-02-19 18:13

【OpenAI Sora】开启未来：视频生成模型作为终极世界模拟器的突破之旅

在以往的研究中，人们使用了多种方法对视频数据进行生成建模，包括循环网络、生成对抗网络、自回归变换器和扩散模型等。然而，这些方法通常只针对特定类型、较短长度或固定分辨率的视觉数据进行研究。

Draven21·2024-02-19 11:15

生成对抗网络 Generative Adversarial Nets(GAN)详解

生成对抗网络GenerativeAdversarialNets(GAN)详解近几年的很多算法创新，尤其是生成方面的task，很大一部分的文章都是结合GAN来完成的，比如，图像生成、图像修复、风格迁移等等

Longlongaaago·2024-02-15 07:07

什么是 OpenAI 的 Dall-E 模型

这个模型基于深度学习和生成对抗网络（GAN）的原理，能够根据用户输入的描述生成高质量、富有创意的图像。

·2024-02-11 18:24

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

(特征提取器即分类器）1.2生成对抗网络。(AnoGAN,f-A

appron·2024-02-11 14:50

fast.ai 深度学习笔记（六）

生成对抗网络（GANs）视频

绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:13

【深度学习】实验7布置，图像超分辨

http://t.csdnimg.cn/P1yJF如果需要更详细的实验报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~深度学习训练营案例7：图像超分辨相关知识点：生成对抗网络

X.AI666·2024-02-11 03:00

Pytorch CGAN实现MNIST手写数字数据集

简介生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GAN）是一种深度学习模型，通过生成器和判别器的对抗训练，从随机噪声中生成逼真的数据。

晚风何处来·2024-02-10 18:56

【深度学习】实验7实验结果，图像超分辨

实验满分），只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主，接实验技术指导1对1实验要求布置请看http://t.csdnimg.cn/jCsv6Model实现说明代码实现了一个基于生成对抗网络

X.AI666·2024-02-10 11:05

跨模态行人重识别：Cross-Modality Person Re-Identification with Generative Adversarial Training 学习记录笔记

cmGANGeneratorDiscriminatorTrainingAlgorithmExperiments论文链接：https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0094.pdf摘要（1）提出一种新的跨模态生成对抗网络

深度学不会习·2024-02-09 22:35

（2023|CVPR，Spider GAN 及其级联，SID）Spider GAN：利用友好邻居加速 GAN 训练

3.1.SID4.实验5.级联SpiderGAN0.摘要稳定地训练生成对抗网络（GAN）是一项具有挑战性

EDPJ·2024-02-09 15:00

Pytorch | Tensor张量

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！

机器学习与AI生成创作·2024-02-08 20:29

（2024 了，这文也太水了）审查 GAN 的 FID 和 SID 指标

ReviewingFIDandSIDMetricsonGenerativeAdversarialNetworks公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.相关工作3.方法4.实验0.摘要生成对抗网络

EDPJ·2024-02-08 20:22

基于WGAN-GP方法的时间序列信号生成（以轴承振动信号为例）

生成对抗网络GAN作为非监督学习，由生成器和判别器两个神经网络构成。生成器从潜在空间中随机取样作为输入，试图生成与真实样本数据相仿的数据。

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

广义的图像数据增强算法包括：几何变换、颜色空间增强、核滤波器、混合图像、随机擦除、特征空间增强、对抗训练、生成对抗网络和风格迁移等内容。

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

Tensorflow2.0实现像素归一化与频谱归一化，一次彻底地梳理

一、前言归一化技术的改进是生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)中众多改进的一种，本文介绍常用于当前GAN中的像素归一化(Pixelnormalization

人工智能T哥·2024-02-07 12:29

G7-Semi-Supervised GAN解读

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一、理论理解半监督生成对抗网络

我也不太懂·2024-02-06 18:18

GAN简图

GAN全称是GenerativeAdversarialNets，中文叫做“生成对抗网络”。在GAN中有2个网络，一个网络用于生成数据，叫做“生成器”。

readilen·2024-02-05 19:28

3、GAN 架构

多尺度梯度生成对抗网络(MSG-GAN),是一种简单但有效的技术,通过允许从鉴别器到生成器的梯度

C--G·2024-02-04 10:10

【万字】一文教会你关于“生成对抗网络GAN”的所有知识

1GAN基本概念1.1GAN介绍GAN的英文全称是GenerativeAdversarialNetwork，中文名是生成对抗网络。

一只小小的土拨鼠·2024-02-04 10:39

GAN知识点（一）：GAN的网络结构与损失

1.引言该知识点中，我们首先介绍生成对抗网络GAN的主要模型架构——生成器和鉴别器。其次，我们介绍GAN的损失函数以及相关的训练过程。

Arya算法笔记·2024-02-04 10:07

PyTorch深度学习实战（34）——Pix2Pix详解与实现

深度学习实战（34）——Pix2Pix详解与实现0.前言1.模型与数据集1.1Pix2Pix基本原理1.2数据集分析1.3模型构建策略2.实现Pix2Pix生成图像小结系列链接0.前言Pix2Pix是基于生成对抗网络

盼小辉丶·2024-02-03 19:44

人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用。

微学AI·2024-02-03 16:57

深入探索 Stable Diffusion：AI图像创新的新纪元

StableDiffusion：AI图像创新的新纪元介绍StableDiffusion的核心功能和应用场景StableDiffusion架构解析深入StableDiffusion的关键组件变分自编码器（VAE）生成对抗网络

walkskyer·2024-02-03 13:16

AI：122-基于深度学习的电影场景生成与特效应用

欢迎订阅支持，正在不断更新中文章目录一、深度学习在电影场景生成中的应用1.1生成对抗网络（GANs）与场景生成1.2序列到序列模型与动态场

一见已难忘的申公豹·2024-02-03 09:45

【AI】生成对抗网络（GAN CycleGAN StarGAN）的概念理解

1.GAN介绍GAN，叫做生成对抗网络(GenerativeAdversari

AI柱子哥·2024-02-02 23:20

生成式学习，特别是生成对抗网络（GANs），存在哪些优点和缺点，在使用时需要注意哪些注意事项?

生成对抗网络（GANs）1.生成对抗网络（GANs）的优点：2.生成对抗网络（GANs）的缺点：3.使用生成对抗网络（GANs）需要注意的问题1.生成对抗网络（GANs）的优点：生成数据自然：生成对抗网络通过生成器和判别器的对抗训练

小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:08

图像生成：对抗生成网络（GAN）与深度卷积对抗生成网络（DCGAN）

1、引言2、对抗生成网络(GAN)3、深度卷积对抗生成网络(DCGAN)4、总结1、引言生成对抗网络（GAN）是一种算法架构，它使用两个神经网络，其中一个对另一个（因此称为“对抗性”），以便生成新的合成数据实例

小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

深度学习有何新进展？

首先，一些研究人员提出了新的深度学习结构，如变分自编码器（VariationalAutoencoders,VAE）和生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GAN）。

博瓦科技·2024-02-01 11:31

生成式AI人工智能

生成式AI人工智能生成式AI生成式AI的核心思想生成对抗网络变分自编码器应用总结生成式AI生成式AI指的是基于神经网络和深度学习技术的人工智能系统，其能够根据输入的数据生成新的内容。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 09:54

第四十一周：文献阅读+GAN存在的问题和改进

目录摘要Abstract文献阅读：基于Transformer的时间序列生成对抗网络现有问题提出方法相关前提GAN（生成对抗网络）Transformer方法论时间序列处理TTS-GAN（基于Transformer

m0_66015895·2024-01-29 12:00

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