生成对抗网络第5页

【机器学习13】生成对抗网络

1GANs的基本思想和训练过程生成器用于合成“假”样本，判别器用于判断输入的样本是真实的还是合成的。生成器从先验分布中采得随机信号，经过神经网络的变换，得到模拟样本；判别器既接收来自生成器的模拟样本，也接收来自实际数据集的真实样本。GANs采用对抗策略进行模型训练，一方面，生成器通过调节自身参数，使得其生成的样本尽量难以被判别器识别出是真实样本还是模拟样本；另一方面，判别器通过调节自身参数，使得其

懒羊羊-申博版·2023-11-20 01:21

Generative Adversarial Nets

1.前言作者在这篇论文中提出了GAN，也就是生成对抗网络。

Junr_0926·2023-11-19 20:02

李宏毅机器学习|生成对抗网络Generative Adversarial Network (GAN)|学习笔记（2）|GAN理论介绍与WGAN

文章目录前言1OurObjective2TrainJSdivergenceisnotsuitableWGANWassersteindistance总结前言之前老早就听说了GAN，然后对这个方法还不是很了解，想在今后的论文中应用它。因此来学习下李宏毅讲的GAN,记个笔记。视频地址1OurObjective在Generator里面，我们的目标是由Generator产生的分布(叫做PGP_GPG)和真正

亨少德小迷弟·2023-11-19 09:30

生成对抗网络Generative Adversarial Network，GAN

BasicIdeaofGANGeneration（生成器）Generation是一个neuralnetwork，它的输入是一个vector，它的输出是一个更高维的vector，以图片生成为例，输出就是一张图片，其中每个维度的值代表生成图片的某种特征。Discriminator（判别器）Discriminator也是一个neuralnetwork，它的输入是一张图片，输出是一个scalar，sc

keep--learning·2023-11-19 09:22

【论文阅读】CTAB-GAN: Effective Table Data Synthesizing

最先进的表格数据合成器从生成对抗网络(GAN)中汲取方法论，并

轩儿毛肚·2023-11-18 23:02

生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络能够在半监督或者无监督的应用场景下进行生成任务的学习。目前而言，生成对抗网络在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了令人惊叹的成果。

cuisidong1997·2023-11-17 15:24

House-GAN 论文阅读

RelationalGenerativeAdversarialNetworksforGraph-constrainedHouseLayoutGeneration摘要关键词简介布局问题相关数据集评估指标假设House-GAN模型房间布局生成器房屋布局判别器：实验评估结果摘要图1：House-GAN是基于关系生成对抗网络的新型图约束房屋布局生成器

不务正业的程序媛·2023-11-17 05:47

Paper Note-MAD-GAN:基于生成对抗网络的时间序列多变量异常检测

原文标题：MAD-GAN:MultivariateAnomalyDetectionforTimeSeriesDatawithGenerativeAdversarialNetworks原文作者：DanLi,DachengChen,LeiShi,BaihongJin,JonathanGoh,andSee-KiongNg原文来源：2019ICANN文章目录摘要1引言2相关工作3异常检测和生成对抗训练3.

YUNGMEI·2023-11-17 05:46

RL-GAN Net -- 首个将强化学习与GAN结合的网络

RL-GANNet引言背景知识强化学习生成对抗网络核心思想基本框架损失函数网络结构实验结果对比总结引言作者首次将强化学习和生成对抗网络结合起来，用于点云数据生成。

xisi克利夫·2023-11-17 05:42

EfficientNet模型的细节

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·2023-11-16 13:05

StyleGAN：彻底改变生成对抗网络的艺术

其中，StyleGAN（即风格生成对抗网络）因其创建高度逼真且视觉上令人惊叹的图像的能力而获得了巨大的关注和赞誉。

无水先生·2023-11-16 09:57

【GAN】数据增强基础知识

最近要用到，但是一点基础都没有，故开个文章记录一下笔记目录GANDCGANWGANEEGGANGAN参考生成对抗网络（GAN）-知乎(zhihu.com)文章[1406.2661]GenerativeAdversarialNetworks

Bing_Zoey·2023-11-15 15:16

Unsupervised Medical Image Translation with Adversarial Diffusion Models

利用生成对抗网络(GAN)进行一次映射是一种普遍的目标图像合成方法。然而，隐式表征图像分布的GAN模型可能会受到样本保真度的限

通街市密人有·2023-11-15 09:23

Pytorch Kaggle房价预测

pytorch实战Kaggle比赛：房价预测大佬写的太好了，转载记录一下详解pytorch实战Kaggle比赛：房价预测教程名称教程地址机器学习/深度学习【李宏毅】机器学习/深度学习国语教程（双语字幕）生成对抗网络

巨弱啊·2023-11-14 22:27

【论文阅读】MD-GAN: Multi-Discriminator Generative Adversarial Networks for Distributed Datasets

Multi-DiscriminatorGenerativeAdversarialNetworksforDistributedDatasets(arxiv.org)本文介绍了一种名为MD-GAN的新方法，可以在分布式数据集上训练生成对抗网络

轩儿毛肚·2023-11-14 21:36

联邦学习的梯度重构

联邦学习中的梯度出现挑战：暴露原始训练数据的某些属性利用生成对抗网络生成与私有训练图像类似的图片尽管许多研究已经证实从梯度中重构原始数据的可能性，这些研究通常基于一个前提假设，即用户上传的梯度是全梯度。

白兔1205·2023-11-12 23:48

AI 绘画 | Stable Diffusion精确控制ControlNet扩展插件

ControlNetControlNet是一个用于控制AI图像生成的插件，通过使用ConditionalGenerativeAdversarialNetworks（条件生成对抗网络）的技术来生成图像。

洛阳泰山·2023-11-12 18:08

pyorch Hub 系列#4：PGAN — GAN 模型

一、主题描述2014年生成对抗网络的诞生及其对任意数据分布进行有效建模的能力席卷了计算机视觉界。两人范例的简单性和推理时令人惊讶的快速样本生成是使GAN成为现实世界中实际应用的理想选择的两个主要因素。

无水先生·2023-11-12 12:18

【神经网络】GAN：生成对抗网络

GAN：生成对抗网络Generator（生成器）概念和传统的神经网络不同，Generator除了接受x的输入之外，还会接受一个简单的分布作为z进行输入，从而使得网络的输出也是一个复杂的分布为什么输出需要时一个分布呢

NormalConfidence_Man·2023-11-12 08:33

AIGC：使用生成对抗网络GAN实现MINST手写数字图像生成

1生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GAN）是一种非常经典的生成式模型，它受到双人零和博弈的启发，让两个神经网络在相互博弈中进行学习，开创了生成式模型的新范式

智慧医疗探索者·2023-11-10 18:33

生成对抗网络原理

GAN的原理GAN是在2014年由IanGoodfellow等人提出的，发表在论文“GenerativeAdversarialNetworks”中。GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布。生成器和鉴别器是这样一对博弈关系：鉴别器惩罚生成器，鉴别器

一壶浊酒..·2023-11-10 09:53

【AI赋能未来】一文带你了解生成对抗网络（GAN）

本文将着重探讨人工智能技术中的生成对抗网络的基础原理、落地场景及发展前景，创新无限，智能无边。

秋说·2023-11-10 09:12

AI：75-基于生成对抗网络的虚拟现实场景增强

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于生成对抗网络的虚拟现实

一见已难忘·2023-11-10 09:40

机器学习笔记 - WGAN生成对抗网络概述和示例

一、简述WassersteinGAN或WGAN是一种生成对抗网络，它最小化地球移动器距离(EM)的近似值，而不是原始GAN公式中的Jensen-Shannon散度。

坐望云起·2023-11-10 08:23

深度学习基础：神经网络

感知机）2.3两层神经网络（多层感知机）2.4多层神经网络（深度学习）三、深度学习基本技术流程四、经典神经网络4.1卷积神经网络（CNN）4.2循环神经网络（RNN）4.3长短期记忆网络（LSTM）4.4生成对抗网络

亚亚子～·2023-11-09 17:46

pytorch_神经网络构建5

文章目录生成对抗网络自动编码器变分自动编码器重参数GANS自动编码器变分自动编码器gans网络LeastSquaresGANDeepConvolutionalGANs生成对抗网络这起源于一种思想,假如有一个生成器

lidashent·2023-11-08 17:30

干货 | 阿里的图像搜索架构

关注“机器学习与生成对抗网络”，获取文末赠书进入21世纪以来，伴随着互联网的高速发展，通过图像和视频来进行需求表达越来越成为大家的习惯。

机器学习与AI生成创作·2023-11-08 14:22

AIGC是什么？能具体应用在哪里？

AIGCAIGC，全称ArtificialIntelligenceGeneratedContent，生成式人工智能，是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术

橘子的挖宝日记·2023-11-08 11:18

腾讯开源 GFP-GAN 代码

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！文章来源相约机器人通常人面部修复将使用面部先验，例如几何和参考。

机器学习与AI生成创作·2023-11-08 11:17

什么GAN生成对抗网络？生成对抗网络可以干什么？

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNets，简称GAN)。

花落指尖❀·2023-11-07 23:52

[人工智能-深度学习-60]：生成对抗网络GAN - 结构化学习Structured Learning

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121919215目录第1章关于常见的深度学习问题分类1.1回归问题1.2分类问题1.3结构化学习第2章不同深度学习问题的数学模型2.1线性回归问题的数学模型2.2分类问题的数学模型2.3结构化问

文火冰糖的硅基工坊·2023-11-07 20:34

卧剿，6万字！30个方向130篇！CVPR 2023 最全 AIGC 论文！一口气读完。

机器学习与AI生成创作·2023-11-07 19:49

时下流行的生成模型

1.GenerativeAdversarialNets生成对抗网络(GANs)是当今最火的生成模型，从2014年Goodfellow论文发表开始，其引用量已是4000+了。

weixin_30920597·2023-11-05 17:37

AdvFaces: Adversarial Face Synthesis

AdvFaces:AdversarialFaceSynthesisAdvFaces:对抗性人脸合成摘要我们提出了AdvFaces，一种自动对抗人脸合成方法，通过生成对抗网络学习在显著面部区域产生最小的扰动

程序媛堆堆·2023-11-05 04:06

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 计算机竞赛

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·2023-11-03 15:32

15种稳定扩散模型的技术示例

这与其他流行的图像合成方法形成鲜明对比，例如生成对抗网络（GAN）和DALL-E使用的自回归技术。StableDiffusion模型由CompVis、StabilityAI

ygtu2018·2023-11-03 14:26

基于生成对抗网络的知识蒸馏数据增强

基于生成对抗网络的知识蒸馏数据增强期刊：计算机工程C时间：2022研究院：武汉工程大学关键词：数据增强；神经网络分类器；工业视觉；生成对抗网络；知识蒸馏方法简介思想来源：仅对原标签做简单的线性变化或直接使用原标签作为新样本标签的方法是无法表示标签中离散信息的

HoraceO·2023-11-03 06:16

基于知识蒸馏的单幅图像去雾方法

基于知识蒸馏的单幅图像去雾方法期刊：计算机工程C时间：2022研究院：南京邮电大学关键词：图像去雾；生成对抗网络；知识蒸馏；教师网络；学生网络相关工作基于学习的方法通过利用卷积神经网络（CNN）从大量训练数据中提取图像特征

HoraceO·2023-11-03 06:16

一文看懂生成对抗网络

(关注'AI新视野'公众号，发送‘资料’二字，免费获取50G人工智能视频教程！)image人工智能目前的核心目标应该是赋予机器自主理解我们所在世界的能力。对于人类来说，我们对这个世界所了解的知识可能很快就会忘记，比如我们所处的三维环境中，物体能够交互，移动，碰撞；什么动物会飞，什么动物吃草等等。这些巨大的并且不断扩大的信息现在是很容易被机器获取的，问题的关键是怎么设计模型和算法让机器更好的去分析和

学术Fun·2023-11-02 21:54

学习人工智能需要掌握哪些基础知识，需要具备哪些数学和编程技能？

深度学习基础：了解神经网络的基本结构和工作原理，了解卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度学习模型。学习人工

程序媛珂珂·2023-11-02 15:41

循环神经网络 - RNN

循环神经网络（RerrentNeuralNetwork,RNN）是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络（DNN）、卷积神经网路(CNN)、生成对抗网络（GAN)等。

mango1698·2023-11-02 00:18

【零参考GAN:Pansharpening】

Zero-ReferenceGANforFusionofMultispectralandPanchromaticImages（用于多光谱和全色图像融合的零参考GAN）本文提出了一种融合低空间分辨率多光谱(LRMS)和高空间分辨率全色(PAN)图像的新的全色锐化方法–零参考生成对抗网络

小郭同学要努力·2023-11-01 14:17

GAN算法学习2——Conditional GAN

一、基本概念与传统GAN最大区别是生成与给定条件有关的合成数据，传统的生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式学习生成真实样本类似的合成样本。

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:21

GAN算法学习1

1基本概念GAN的全称是Generativeadversarialnetwork，中文翻译过来就是生成对抗网络。

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:20

基于深度学习算法的垃圾分类图像识别研究

1.1.2研究目的1.1.3研究意义二、项目技术理论2.1开发工具2.2深度学习2.3人工智能2.4图像识别三、深度学习算法模型3.1自动编码神经网络3.1.1自动编码器3.1.2变分自动编码器3.1.3生成对抗网络

01图灵科技·2023-10-29 10:46

竞赛选题深度学习图像修复算法 - opencv python 机器视觉

文章目录0前言2什么是图像内容填充修复3原理分析3.1第一步：将图像理解为一个概率分布的样本3.2补全图像3.3快速生成假图像3.4生成对抗网络(GenerativeAdversarialNet,GAN

laafeer·2023-10-28 10:14

InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets

InfoGAN:通过信息最大化的生成对抗网络进行的可解释表示的学习摘要：这篇论文描述了InfoGAN，一种对于对抗生成网络的信息理论上的扩展，它能够以完全无监督的方式学习分离的表达。

马小李23·2023-10-27 13:27

【深度学习】生成对抗网络（GANs）详解！

一、概述生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks)是一种无监督深度学习模型，用来通过计算机生成数据，由IanJ.Goodfellow等人于2014年提出。

TwcatL_tree·2023-10-27 07:57

竞赛深度学习图像修复算法 - opencv python 机器视觉