生成对抗网络

【Image】GAN的超详细解释（以及奇怪的问题）

GAN原理工作流程下面是生成对抗网络（GAN）的基本工作原理在GAN的架构中，有两个关键的组件：生成器（Generator）和鉴别器（Discriminator）。
Hellespontus·2023-12-26 09:44

年终盘点文生图的狂飙之路，2023年文生图卷到什么程度了？

AI绘画模型可以分为扩散模型（DiffusionModel）、自回归模型（变分自编码器，AutoregressiveModel）、**生成对抗网络模型**（GAN，GenerativeAdversarialNetwo
染念·2023-12-25 20:26

第G1周：生成对抗网络（GAN）入门

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)前期工作定义超参数：importargparseimportosimportnumpyasnpimporttorchvision.transformsastransfo
风筝超冷·2023-12-24 22:57

【Python深度学习系列】十几行代码教你使用CTGAN模拟生成表格数据

CTGAN是一个生成对抗网络（GAN）的实现，它可以学习原始数据的分布并生成具有相似特征的合成数据。生成的数据将尽量保持与原始数据的统计特性一致。
数据杂坛·2023-12-24 20:41

Pytorch学习笔记 | GAN生成对抗网络 | 代码 | 生成mnist手写数字图片

文章目录GAN网络简介测试判别器和测试生成器测试判别器测试生成器首次生成图片（效果欠佳）生成图片（比较清晰，但还有差距）生成图片（继续优化，输入扩维）生成图片（继续优化，）GAN网络简介生成对抗网络（GAN
惊鸿若梦一书生·2023-12-24 10:09

在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (八）生成对抗网络 （GAN）

GenerativeAdversarialNetwork是深度学习中非常有趣的一种方法。GAN最早源自IanGoodfellow的这篇论文。LeCun对GAN给出了极高的评价：“Therearemanyinterestingrecentdevelopmentindeeplearning…Themostimportantone,inmyopinion,isadversarialtraining(al
人工智能小豪·2023-12-23 15:11

简单易用的轻量级生成对抗网络工具库：TFGAN

TFGAN是谷歌开源的一个轻量级生成对抗网络(GAN)工具库，它为开发者轻松训练GAN提供了基础条件，提供经过完整测试的损失函数和评估指标，同时提供易于使用的范例，这些范例展示了TFGAN的表达能力和灵活性
Daisy丶·2023-12-23 15:48

图像融合论文阅读：DDcGAN: 一种用于多分辨率图像融合的双鉴别器条件生成对抗网络

@article{ma2020ddcgan,title={DDcGAN:Adual-discriminatorconditionalgenerativeadversarialnetworkformulti-resolutionimagefusion},author={Ma,JiayiandXu,HanandJiang,JunjunandMei,XiaoguangandZhang,Xiao-Ping
qiang42·2023-12-23 13:22

文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——基于CycleGAN的图像到图像转换，用于逼真的外科手术训练模型

文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——基于CycleGAN的图像到图像转换，用于逼真的外科手术训练模型本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generativeadversarialnetworks
有Li·2023-12-23 01:24

文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用—— CG-3DSRGAN：用于从低剂量PET图像恢复图像质量的分类指导的3D生成对抗网络

文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——CG-3DSRGAN：用于从低剂量PET图像恢复图像质量的分类指导的3D生成对抗网络本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generativeadversarialnetworks
有Li·2023-12-23 01:20

19、生成对抗网络：基础+实战(训练一个基本的GAN模型)

前言：在本节中，我们将通过一个实验室练习来训练一个基本的生成对抗网络（GAN）模型。这个实验将以PyTorch为框架，目标是构建并训练一个GAN模型来生成类似于MNIST手写数字的图像。
是馒头阿·2023-12-22 17:49

AIGC实战——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Net, CGAN)

AIGC实战——条件生成对抗网络0.前言1.CGAN架构2.模型训练3.CGAN分析小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建生成对抗网络(GenerativeAdversarialNet,GAN)以从给定的训练集中生成逼真图像
盼小辉丶·2023-12-21 19:38

文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——用于生成前列腺MR-only影像治疗剂量规划的合成CT的深度学习模型：多中心研究

文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——用于生成前列腺MR-only影像治疗剂量规划的合成CT的深度学习模型：多中心研究本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generativeadversarialnetworks
有Li·2023-12-21 09:50

AI生成对抗网络的解释

了解生成对抗网络（GAN）的不同方面和复杂性，GAN是一种在人工智能（AI）领域内外使用的神经网络。本文将向您介绍GAN，介绍什么是GAN，并解释如何使用它们。
人工智能小豪·2023-12-21 07:05

「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习

访问「easyAI-产品经理的AI知识库」下载PDF下面是内容结构和长图：深度学习全景图深度学习概要卷积神经网络-CNN循环神经网络-RNN长短期记忆网络–LSTM生成对抗网络–GANs强化学习-Reinforcementlearning
easyAI人工智能知识库·2023-12-21 04:13

anomaly detection学习笔记（自用）

现阶段常用的三种检测方法：1、基于重建的异常异常检测：自动编码器和生成对抗网络（GANS）自编码器关注的是样本的重构能力，而GAN关注的是样本的生成能力。2、基于合成的方法（synthesi
didi5939·2023-12-21 01:34

生成对抗网络与人工智能的完美融合：创新、艺术与未来

导言生成对抗网络（GAN）作为一种深度学习框架，以其独特的生成能力引起广泛关注。生成对抗网络（GAN）与人工智能的结合不仅在科学领域引起了巨大的关注，也在艺术、医学等多个领域催生了令人振奋的创新。
鳗小鱼·2023-12-19 23:18

【GAN ZOO阅读】模式正则化的生成对抗网络 MODE REGULARIZED GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

YoshuaBengio1，WenjieLi21蒙特利尔学习算法研究所，蒙特利尔大学，蒙特利尔，QCH3T1J4，加拿大2香港理工大学计算机系，香港3滑铁卢大学计算机学院，滑铁卢，ONN2L3G1，加拿大摘要尽管生成对抗网络在各种生成任
hyczkg·2023-12-19 19:22

GAN 介绍

介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GANs）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow于2014年提出。
Dlimeng·2023-12-18 23:15

基于深度学习的热红外图像增强算法

以下是一些基于深度学习的热红外图像增强算法：Pix2PixHD:Pix2PixHD是一个生成对抗网络（GAN）的变体，用于图像到图像的转换。它可以用于将低质量的热红外图像转换为高质量的图像。
LittroInno·2023-12-17 22:49

大数据机器学习与深度学习—— 生成对抗网络（GAN）

GAN概述在讲GAN之前，先讲一个小趣事，你知道GAN是怎么被发明的吗？据IanGoodfellow自己说：之前他一直在研究生成模型，可能是一时兴起，有一天他在酒吧喝酒时，在酒吧里跟朋友讨论起生成模型。然后IanGoodfellow想到GAN的思想，跟朋友说你应该这么做这么做这么做，我打赌一定会有用。但是朋友不信，于是他直接从酒吧回去开始做实验，一晚上就写出了GAN论文，其实灵感也是成功很重要的一
星川皆无恙·2023-12-17 22:18

生成式模型对比：扩散模型、GAN 与 VAE

在本文中，我们的目标是提供深度生成式模型的全面比较，包括扩散模型、生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。我将回顾它们的基本原则、优点和缺点。目标是清楚地了解这些模型之间的差异和相似
Garry1248·2023-12-16 14:39

深度学习中，网络、模型、算法有什么区别

常见的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。模型：模型是指网络结构和参数的组合，它可以对数据进行预测和分类。在深度学习中，模型的训练过程就是不
无妄无望·2023-12-15 22:03

生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络(GAN,Generativeadversarialnetwork)自从2014年被IanGoodfellow提出以来，掀起来了一股研究热潮。
Sonhhxg_柒·2023-12-15 20:42

3易懂AI深度学习算法:长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）生成对抗网络 优化算法进化算法

继续写：https://blog.csdn.net/chenhao0568/article/details/134920391?spm=1001.2014.3001.55021.https://blog.csdn.net/chenhao0568/article/details/134931993?spm=1001.2014.3001.55022.https://blog.csdn.net/chen
小黄人软件·2023-12-15 16:31

深度学习第5天：GAN生成对抗网络

☁️主页Nowl专栏《深度学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录一、GAN1.基本思想2.用途3.模型架构二、具体任务与代码1.任务介绍2.导入库函数3.生成器与判别器4.预处理5.模型训练6.图片生成7.不同训练轮次的结果对比一、GAN1.基本思想想象一下，市面上有许多仿制的画作，人们为了辨别这些伪造的画，就会提高自己的鉴别技能，然后仿制者为了躲过鉴别又会提高自己的伪造技能，这样反反复复，两个
Nowl·2023-12-15 16:00

生成对抗网络GAN中的潜向量Z是用来做什么的？

在生成对抗网络（GAN）中，潜在向量Z是一个随机噪声向量，通常是从某种分布中采样得到的。这个潜在向量Z的作用是引入随机性，使得生成器能够生成多样化、非确定性的输出。
温柔的行子·2023-12-14 18:23

生成对抗网络——研讨会

时隔一年，再跟着李沐大师学习了GAN之后，仍旧没能在离散优化中实现通用的应用，实在惭愧，借着组内研讨会的机会，再队GAN的前世今生做一个简单的综述。GAN产生的背景目前与GAN相关的应用去reddit社区的机器学习板块，可以看到很多网友提出GAN的应用1.将韩国明星和马斯克的脸替换到JOJO的人物脸上2.视频里换脸，换背景。把一个真人的采访视频的脸换成动漫的。3.给一个人的照片，再给个发型颜色，给
吾心即宇宙-THU·2023-12-06 23:25

经典GAN简明原理：LSGAN

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！1，摘要事实证明，使用生成对抗网络（GAN）进行无监督学习是成功可行的。
机器学习与AI生成创作·2023-12-06 23:25

DCGAN生成网络模型

DCGAN（DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork）是一种生成对抗网络（GAN）的变体，专门设计用于生成图像。
普通研究者·2023-12-06 18:02

对抗生成网络-G与D的loss异常问题

以下是一些常见的原因和解决方法：训练不稳定：GANs（生成对抗网络）的训练是复杂且容易不稳定的。生成器和判别器之间的博弈可能导致训练发散。你可以尝试减小学习
普通研究者·2023-12-06 18:02

ChatGPT发展历程

他们选择使用GPT（生成对抗网络）技术，创造一个AI聊天机器人。发展阶段：2020年9月，ChatGPT正式上线运营。
樂小伍·2023-12-06 18:15

遥感图像中的小物体检测(内有新数据集)

一种基于生成对抗网络(GAN)的模型，称为增强超分辨率GA
Tom Hardy·2023-12-06 09:23

【PyTorch】生成对抗网络/GAN(generative adversarial network)

1模型介绍GAN(generativeadversarialnetwork)自2014年被提出以来就引起广泛关注，下面是来自百度百科的词条内容：生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（GenerativeModel）和判别模型（Discrimin
洌泉_就这样吧·2023-12-04 10:09

Pytorch实现生成对抗网络GAN(generative_adversarial_network)

#Importnecessarypackages.importosimporttorchimporttorchvisionimporttorch.nnasnnfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvision.utilsimportsave_image#Deviceconfiguration.device=torch.device('cuda'iftorc
AIHUBEI·2023-12-04 10:31

10 分钟解释 StyleGAN

一、说明G在过去的几年里，生成对抗网络一直是生成内容的首选机器学习技术。看似神奇地将随机输入转换为高度详细的输出，它们已在生成图像、生成音乐甚至生成药物方面找到了应用。
无水先生·2023-12-04 03:02

使用pytorch从零开始实现迷你GPT

生成式建模知识回顾:[1]生成式建模概述[2]TransformerI，TransformerII[3]变分自编码器[4]生成对抗网络，高级生成对抗网络I，高级生成对抗网络II[5]自回归模型[6]归一化流模型
Garry1248·2023-12-03 15:03

深度学习（四）：pytorch搭建GAN（对抗网络）

1.GAN生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
从零开始的奋豆·2023-12-03 08:01

使用Pytorch从零开始实现CLIP

生成式建模知识回顾:[1]生成式建模概述[2]TransformerI，TransformerII[3]变分自编码器[4]生成对抗网络，高级生成对抗网络I，高级生成对抗网络II[5]自回归模型[6]归一化流模型
Garry1248·2023-12-03 01:48

使用Pytorch从零开始实现BERT

生成式建模知识回顾:[1]生成式建模概述[2]TransformerI，TransformerII[3]变分自编码器[4]生成对抗网络，高级生成对抗网络I，高级生成对抗网络II[5]自回归模型[6]归一化流模型
Garry1248·2023-12-03 01:16

自然语言处理：生成式模型简介

自然语言处理：生成式模型简介变分自编码器（VAE）生成对抗网络（GAN）自回归模型（AutoregressiveModel）流模型（FlowModel）此博客将从原理、优点和缺点几个方面介绍几种使用较为广泛的生成式模型
AI Player·2023-12-02 20:13

生成对抗网络（GAN）手写数字生成

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）二、什么是生成对抗网络1.简单介绍2.应用领域三、网络结构四、构建生成器五、构建鉴别器六、训练模型1.保存样例图片2.训练模型七
NoteLoopy·2023-12-01 15:48

生成对抗网络（DCGAN）手写数字生成

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）二、什么是生成对抗网络1.简单介绍2.应用领域三、创建模型1.生成器2.判别器四、定义损失函数和优化器1.判别器损失2.生成器损失五
NoteLoopy·2023-12-01 15:48

【深度学习】gan网络原理生成对抗网络

【深度学习】gan网络原理生成对抗网络GAN的基本思想源自博弈论你的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习的方式训练，目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本。
the_coco·2023-12-01 13:48

GAN与WGAN

文章目录GAN判别网络生成网络训练GAN存在的问题训练稳定性模型坍塌改进方法：WGANWasserstein\text{Wasserstein}Wasserstein距离评价网络生成网络开源代码GAN生成对抗网络
做技术不可耻·2023-11-30 19:30

GAN：WGAN前作

文中并没有引入新的算法，而是标是朝着完全理解生成对抗网络的训练动态过程迈进理论性的一步。
微风❤水墨·2023-11-30 19:29

SATP-GAN：基于自注意力的交通流预测生成对抗网络

文章信息《SATP-GAN：self-attentionbasedgenerativeadversarialnetworkfortrafficflowprediction》是2021年发表在TransportmetricaB：TransportDynamics上的一篇文章。摘要交通流预测是交通控制和诱导系统中的基本问题之一，近年来随着人工智能的成功，交通流预测的新方法越来越受到重视。本文提出了一种
当交通遇上机器学习·2023-11-30 11:43

GAN：PacGAN-生成对抗网络中两个样本的威力

论文：https://arxiv.org/pdf/1712.04086.pdf代码：GitHub-fjxmlzn/PacGAN:[NeurIPS2018][JSAIT]PacGAN:Thepoweroftwosamplesingenerativeadversarialnetworks发表：2016一、摘要1：GAN最重大的缺陷是：modecollapse。即无论是否基于多样性数据进行训练，GAN总
微风❤水墨·2023-11-30 11:48

深度学习之十二（图像翻译AI算法--UNIT（Unified Neural Translation））

它是一种基于生成对抗网络（GAN）的框架，用于将图像从一个域转换到另一个域。在图像翻译中，这意味着将一个风格或内容的图像转换为另一个风格或内容的图像，而不改变图像的内容或语义。
贾斯汀玛尔斯·2023-11-30 09:19

PyTorch学习笔记

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录学习目标学习内容：一pytorch深度学习方法二构建一个简单神经网络三深度学习工作流和pytorch生态系统四基于pytorch构建CNN五RNN以及序列数据处理六生成对抗网络七强化学习八将
欢桑·2023-11-30 09:14
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