生成对抗网络

神经网络模型分类及应用,神经网络模型分类问题

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
小浣熊的技术·2023-03-30 18:35

生成对抗网络（GAN）

基本概念生成器生成对抗网络中的一部分，用于从随机数据或其他分布的数据中生成一个与训练集类似的数据.。
不负韶华ღ·2023-03-29 13:47

对抗网络GANs介绍

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）这个概念，最早是在2014年的时候由蒙特利尔大学的AI学者IanGoodfellow提出的。
YaoHC·2023-03-29 13:57

生成对抗网络（GAN）及pytorch小例子

GAN是一种生成模型，包含两个部分，生成器G（Generator）和鉴别器D（Discriminator）。生成器用来产生虚假数据，鉴别器是用来判断该数据是否真实（输出是0到1之间的数字，值越大表示越接近真实数据）。生成器试图用虚假数据骗过鉴别器，而鉴别器又不断提高自己判别真假的能力。这是一个相互博弈的过程。经过多轮训练后，生成器产生的数据会越来越接近真实数据，这就是我们想要的结果了。生成器和鉴别
明日何其多_·2023-03-29 13:19

GAN | 代码简单实现生成对抗网络（GAN）（PyTorch）

2014年GAN发表，直到最近大火的AI生成全部有GAN的踪迹，快来简单实现它！！！GAN通过计算图和博弈论的创新组合，他们表明，如果有足够的建模能力，相互竞争的两个模型将能够通过普通的旧反向传播进行共同训练。这些模型扮演着两种不同的（字面意思是对抗的）角色。给定一些真实的数据集R，G是生成器，试图创建看起来像真实数据的假数据，而D是鉴别器，从真实集或G获取数据并标记差异。G就像一造假机器，通过多
夏天｜여름이다·2023-03-29 12:43

生成对抗网络解读

摘要：生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）是通过对抗训练的方式来使得生成网络产生的样本服从真实数据分布。在生成对抗网络中，有两个网络进行对抗训练。
小生很忙·2023-03-29 09:51

NeurIPS 2021：快手的动漫人物GAN

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！金磊发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI动漫、艺术作品里的人物，他们极具张力的形象往往给人们留下深刻的印象。
机器学习与AI生成创作·2023-03-28 07:39

GAN生成对抗网络(一)

二者关系形成对抗博弈，因此叫对抗神经网络（生成对抗网络）。实验证明，利用这种网络间的对抗关系所形成的网络，在无监督及半监督领域取得了很好的效果
Ice_spring·2023-03-24 11:09

生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络有两个模型：判别模型和生成模型。判别网络的目的：判别图像的真假，来自真样本集还是假样本集；生成网络的目的：使造样本的能力尽可能强，判别网络无法判别是真样本还是假样本。
Aptitude·2023-03-22 01:48

Text to image论文精读ALR-GAN:文本到图像合成的自适应布局优化

ALR-GAN是北京工业大学学者提出的一种自适应布局优化生成对抗网络，其可以在没有任何辅助信息的情况下自适应地优化合成图像的布局。
中杯可乐多加冰·2023-03-15 08:11

CVPR2022 前沿研究成果解读：基于生成对抗网络的深度感知人脸重演算法

凭借在人脸生成领域的扎实积累和前沿创新，阿里云视频云与香港科技大学合作的最新研究成果《基于生成对抗网络的深度感知人脸重演算法》（Depth-AwareGenerativeAdversarialNetworkforTalkingHeadVideoGeneration
阿里云视频云·2023-03-13 21:46

基于深度学习的图片上色

文章目录1.前言2.图像格式（RGB，HSV，Lab）2.1RGB2.2hsv2.3Lab3.生成对抗网络（GAN）3.1生成网络（Unet）3.2判别网络（resnet18）4.数据集5.模型训练与预测流程图
qq 1735375343·2023-03-12 07:11

SRGAN论文学习笔记

Photo-RealisticSingleImageSuper-ResolutionUsingaGenerativeAdversarialNetwork》是ChristianLedig等人于2017年发表于CVPR上的又一篇SR重建的论文，将生成对抗网络
爱吃兔子的胡萝卜RR·2023-03-10 07:21

利用tensroflow2构建简单的gan模型来生成振动信号

利用tensroflow2构建简单的gan模型来生成振动信号0.生成对抗网络与生成器、判别器1.数据读取与数据集制作2.按照batch大小生成数据3.模型训练0.生成对抗网络与生成器、判别器近年来，深度学习在很多领域的都取得了突破性进展
cnjs1994·2023-02-26 07:40

【模型解读】历数GAN的5大基本结构

首发于微信公众号《有三AI》【模型解读】历数GAN的5大基本结构生成对抗网络是近几年来无监督学习领域里最大的进展，被誉为下一代深度学习，不管是研究热度还是论文数量，已经逼近甚至超越传统判别式的CNN架构
有三AI·2023-02-18 13:07

提高生成对抗网络（GAN）训练稳定性的9大tricks

提高生成对抗网络（GAN）训练稳定性的9大tricks使用GAN的缺陷1.Modecollapse（模型崩溃）2.Convergence（收敛）3.Quality（质量）4.Metrics（度量）改善性能的技术
康x呀·2023-02-16 21:03

扩散模型diffusion model用于图像恢复任务详细原理 (去雨，去雾等皆可)，附实现代码

文章目录1.去噪扩散概率模型2.前向扩散3.反向采样3.图像条件扩散模型4.可以考虑改进的点5.实现代码1.去噪扩散概率模型扩散模型是一类生成模型,和生成对抗网络GAN、变分自动编码器VAE和标准化流模型
听 风、·2023-02-16 20:47

图像超分经典网络 SRGAN 解析 ~ 如何把 GAN 运用在其他视觉任务上

生成对抗网络(GAN)是一类非常有趣的神经网络。借助GAN，计算机能够生成逼真的图片。近年来有许多“AI绘画”的新闻，这些应用大多是通过GAN实现的。
大局观选手周弈帆·2023-02-07 09:41

【学习笔记】行人异常行为检测的综述

摘要首先，针对人群异常行为检测任务及其现状进行介绍；其次，重点探讨卷积神经网络、自编码网络和生成对抗网络在人群异常行为检测任务上的研究进展；然后，列举该领域常用的数据集，并比较和分析了深度学习方法在U
Bite.Z·2023-02-07 08:43

Generation of 3D Brain MRI Using Auto-Encoding Generative Adversarial Networks论文解读

近年来，利用生成对抗网络（GAN）解决有限数据问题的尝试在生成具有多样性的真实图像方面取得了
风雪夜归人o·2023-02-06 18:46

2019-CVPR-Geometry-Consistent Generative Adversarial Networks for One-Sided Unsupervised Domain Mapp

单侧无监督域适应的几何一致生成对抗网络1.摘要：无监督域映射旨在学习一个函数翻译域X图像到域Y图像，在配对样本缺少的情况下。
开心就哈哈·2023-02-06 18:45

Generative Adversarial Networks 生成对抗网络 Matlab实现与讲解

GAN是一种特殊类型的多层前馈神经网络。整体上看，它就是一个多层前馈神经网络；分开来看，其包含生成器（Generator）与判别器（Discriminator）两个网络（多层前馈神经网络）。GAN属于生成模型，它的主要作用就是生成与训练数据相似的数据。GAN的核心思想：GAN之所以能够生成与训练数据相似的数据，是因为有生成器，生成器就是负责生成样本的。而判别器是负责判定生成器生成的数据质量高低与否
罗辑罗辑·2023-02-04 17:46

GAN属于计算机视觉领域嘛_【图像上色小综述】生成对抗网络的GAN法

本文首发于公众号【机器学习与生成对抗网络】，欢迎关注、回复GAN获取分类好的论文集，后台会邀您加入CV&GAN交流群一起讨论）戳我，查看GAN的系列专辑~！
weixin_39638526·2023-02-04 14:49

趣谈什么是深度学习

神经网络的困惑4.深度学习诞生（1）更深的网络结构（2）海量的数据驱动（3）强大的计算平台5.深度学习的分类（1）破译图像的密码——卷积神经网络（2）洞悉语言的内涵——循环神经网络（3）棋逢对手，伯仲之间——生成对抗网络
人工智能教育·2023-02-04 14:09

OpenMMlab训练营学习笔记（一）

本节课我们学习了计算机视觉中的大致算法体系，我们首先了解了计算机视觉的概念，应用场景，起源与发展，从早期萌芽到统计机器学习及模式识别，再到大型数据库，最后到深度生成对抗网络实现图像生成。
༺Phantom༻·2023-02-04 10:31

使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）源码（详细步骤讲解+注释版） 01 手写数字识别

1卷积神经网络（CNN）简介在使用PyTorch构建GAN生成对抗网络一文中，我们使用GAN构建了一个可以生成人脸图像的模型。
专注算法的马里奥学长·2023-02-04 00:52

图像去模糊代码 python_用Keras搭建GAN：图像去模糊中的应用（附代码）

翻译|廖颖陈俊雅整理|凡江2014年IanGoodfellow提出了生成对抗网络(GAN)。这篇文章主要介绍在Keras中搭建GAN实现图像去模糊。所有的Keras代码可点击这里。
weixin_39901404·2023-02-03 17:48

deblurGAN-v2 去模糊深度学习算法。

arxiv.org/pdf/1908.03826.pdf代码：https://github.com/TAMU-VITA/DeblurGANv2abstract我们提出了一个名为DeblurGAN-v2的端到端的生成对抗网络
jack_201316888·2023-02-03 17:17

【笔记】生成对抗网络GAN 消除图像模糊（Keras）：这个网络的网格应该消除不了，效果不是最优的，想消除网格可以使用其它更优的方法

2017年，乌克兰天主教大学、布拉格捷克理工大学和解决方案提供商Eleks联手公布了一篇论文，文章标题为《DeblurGAN:BlindMotionDeblurringUsingConditionalAdversarialNetworks》。这篇文章中，研究人员提出一种基于条件对抗式生成网络和内容损失（contentloss）的端对端学习法DeblurGAN，用来去除图像上因为相机和物体相对运动而
程序猿的探索之路·2023-02-03 17:15

OpenMMLab第一课

统计机器学习与模式识别（1990~2000）ImageNet大型数据库（~2010）深度学习的时代（2012至今）：AlexNet突破传统视觉系统性能，FastR-CNN目标检测走入深度学习时代，深度生成对抗网络实现图像生成
星光和荆棘·2023-02-03 15:01

FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN forRobust Person Re-identification(NIPS 2018)

FD-GAN:Pose-guidedFeatureDistillingGANforRobustPersonRe-identification(NIPS2018)设计了特征提取生成对抗网络(FD-GAN)
hzb_ml·2023-02-03 14:10

《深度学习》学习笔记

本文是李宏毅教授《机器学习》课程的学习笔记，简要地介绍了深度学习的基本概念及常见网络架构，包括卷积神经网络、自注意力机制、Transformer、BERT、生成对抗网络、领域自适应网络等，此外还简单地介绍了强化学习和元学习
偶尔写一写·2023-02-03 13:42

InfoGAN: Information Maximizing Generative Adversarial Nets论文阅读

InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNetsarXiv:1606.03657[cs.LG]tensorflow2代码：https://github.com/zhangkaihua88/ML_Paper1.1.摘要InfoGAN对生成对抗网络的信息理
山雾幻华·2023-02-03 11:02

Generative Adversarial Network Fittingfor High Fidelity 3D Face Reconstruction论文笔记

但这些都无法高质量的重建纹理和高保真度，介绍了论文利用生成对抗网络(GAN)和DCNNs来从单个图像重建面部纹理和形状。
HR_Reborn·2023-02-02 17:56

数据分析-深度学习-神经网络

目录前言感知机多层感知机(MLP)卷积神经网络（VGG/GoogleNet/AlexNet/ResNet）循环神经网络（RNN）自编码器（Autoencoder）生成对抗网络（GAN）前言近些年随着大规模高质量标注数据集的出现
ITLiu_JH·2023-02-02 12:45

“交通·未来”第13期：基于生成对抗网络的城市路网交通状态估计

1、讲座主题基于生成对抗网络的城市路网交通状态估计2、内容简介利用生成对抗网络强大的数据拟合和生成能力研究城市路网的交通状态估计问题。
当交通遇上机器学习·2023-02-02 12:02

神经网络架构模型大全图,神经网络模型架构的

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
普通网友·2023-02-02 10:40

神经网络模型应用实例,神经网络模型数学建模

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
普通网友·2023-02-02 10:38

数据集难找？GAN生成你想要的数据！！！

GAN生成对抗网络学习笔记1.GAN诞生背后的故事：GAN创始人IanGoodfellow在酒吧微醉后与同事讨论学术问题，当时灵光乍现提出了GAN初步的想法，不过当时并没有得到同事的认可，在从酒吧回去后发现女朋友已经睡了
lyc2016012170·2023-02-02 09:44

在华为云ModelArts平台用ACGAN来生成动漫头像

一、体验之旅1.1关于ACGAN的介绍使用标签的数据集应用于生成对抗网络可以增强现有的生成模型，并形成两种优化思路。
真爱无敌86·2023-02-02 09:42

使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别 下

使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02人脸识别上接下来，我们测试一下鉴别器是否可以正常工作，并建立生成器。
专注算法的马里奥学长·2023-02-01 12:21

数据分析-深度学习Pytorch Day10

【机器学习】生成对抗网络GANGAN能干什么？要问生成对抗网络（GAN）为什么这么火，就得看看它能干什么。GAN是最近2年很热门的一种无监督算法，他能生成出非常逼真的照片，图像甚至视频。
小浩码出未来！·2023-02-01 12:13

GAN生成对抗网络

目录1.GAN的介绍1.1GAN的引入1.2GAN模型的主要组成1.3GAN训练的目的1.4GAN的网络结构示意图1.5数学描述1.6原始GAN-手写数字图像生成代码2.常见的GAN2.1DCGAN2.1.1DCGAN代码：2.2CGAN2.2.1条件GAN的代码：2.3VAE-GAN自编码器GAN2.3.1自编码器代码实现：2.3.2自编码器去噪代码实现：2.3.3卷积自编码器去噪代码实现：2.
平行世界里的我·2023-02-01 10:58

【深度学习】生成对抗网络

下文以图片作为数据举例介绍。生成网络（生成器）–>以假乱真生成网络的职责是把随机点模仿成与真实数据集相似的图片，这些随机点是从一个潜在空间中随机抽取的。它可以看作一个实现“点对点变换”的映射，而真实图像在图像空间中的分布十分复杂，简单的函数不能够很好的表达这种映射关系，在实践中通常要利用深度神经网络。固定判别网络，持续生成随机点->生成图片->判别器，生成网络根据反馈信息会不断调整策略追求更高的判
youthlost·2023-02-01 09:28

《生成对抗网络入门指南》学习笔记（一）

人工智能元年：2017-AlphaGo击败了柯洁。图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。打造人工大脑，需要回答的三个问题：1）大脑如何运转——正在探索2）大脑的运行机制可否，拆分成差异性极低的可衡量单位——神经学家解答是，神经元3）是否有，其它人工产物可等价体现，这一单元粒度的价值或功能——信息学家解答是，可输出0和1的组件（继电
HeinSven·2023-02-01 09:57

机器学习笔记之生成对抗网络(一)逻辑介绍

机器学习笔记之生成对抗网络——逻辑介绍引言生成对抗网络——示例生成对抗网络——数学语言描述生成对抗网络——判别过程描述引言本节将介绍生成对抗网络的基本逻辑与数学语言描述。
静静的喝酒·2023-02-01 09:22

机器学习笔记 - Kaggle竞赛 生成莫奈风格图像的GAN

由于生成对抗网络（GAN），现在可以用算法模仿像克劳德莫奈这样的艺术家的“jenesaisquoi”。在这个入门比赛中，您将把这种风格带到您的照片中，或者从头开始重新创造这种风格！
坐望云起·2023-01-31 16:58

DeblurGAN-v2：更快更好地去模糊

FasterandBetterGithub：https://github.com/TAMU-VITA/DeblurGANorhttps://github.com/KupynOrest/DeblurGANv2概念我们提出了一种新的端到端生成对抗网络
武大人民泌外I科人工智能团队·2023-01-31 16:28

SRGAN(SRResNet)介绍

生成对抗网络GAN是由蒙特利尔大学IanGoodfellow在2014年提出的机器学习架构。
一只小小的土拨鼠·2023-01-31 13:52

生成对抗网络(GAN)——MNIST手写数字生成

前言正文一、什么是GAN二、GAN的应用三、GAN的网络模型对抗生成手写数字一、引入必要的库一、引入必要的库二、进行准备工作三、定义生成器和判别器模型四、设置损失函数和优化器，以及进行部分初始化和绘图函数五、进行训练六、成果展示总结一、创新二、局限1、多样性不足。2、模式崩溃问题。3、不擅长处理离散数据。前言原文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661v1.pdf这是一
小猪查理ʕ·ᴥ·ʔ·2023-01-30 17:03
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