生成对抗网络第7页

国庆中秋特辑（二）浪漫祝福方式使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作

要用人工智能技术来庆祝国庆中秋，我们可以使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作。这里将使用深度学习框架TensorFlow和Keras来实现。

Web3&Basketball·2023-09-20 09:34

生成对抗网络(GAN)生成MNIST数据

GAN是一种基于博弈论的生成式网络，它是2014年有IanGoodfellow提出，主要解决的是如何从训练样本中学习出新的样本。其中GAN既不依赖标签来优化，也不是根据奖惩来调整参数，它是根据生成器和判别器之间的博弈来不断优化。GAN的直观理解，可以想象一个名画伪造者想要伪造一副达芬奇的画作，开始时，伪造者的技术不精，但他将自己的一些赝品和达芬奇的作品混合在一起，请一个艺术商人对每一幅画的真实性进

Forever__ _·2023-09-20 07:08

GAN实现MNIST

GAN是生成对抗网络，具体的原理这里就不详解了，该博文简要实现了GAN的搭建，在MNIST数据集上使用，亲测100%可用。

Jackybored·2023-09-20 07:07

基于GAN实现MNIST图片生成-----Pytorch版

GAN生成手写数字识别生成对抗网络介绍：生成对抗网络就是两个网络进行相互对抗，相互进行的过程。GAN的主要部分为生成器Generator和判别器Discriminator。

追梦少年ML·2023-09-20 07:05

第十三章生成对抗网络

在生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）之前，VAE被认为是理论完美，实现简单，使用神经网络训练起来很稳定，生成的图片逼近度也较高，但是人类还是可以轻易区分。

晨光523152·2023-09-18 21:35

了解预训练以及在自编码器中的应用

常见的方法包括自编码器、生成对抗网络和变分自编码器等。在这个阶段，模型尝试从输入数据中学习出一些潜在的有用特征。有监督微调：在无监督预

小宋加油啊·2023-09-18 10:31

论文阅读：EasyMesh: An efficient method to reconstruct 3D mesh from a single image

文章目录AbstractIntroductionRelatedwork3D视觉中的生成对抗网络。

live_for_myself·2023-09-17 23:46

国庆中秋特辑（一）浪漫祝福方式用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）生成祝福诗词

目录一、使用深度学习中的循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）生成诗词二、优化：使用双向LSTM或GRU单元来更好地捕捉上下文信息三、优化：使用生成对抗网络（GAN）或其他技术以提高生成结果的质量和多样性为了使用人工智能技术生成诗词

Web3&Basketball·2023-09-17 03:53

什么是GAN（生成对抗网络）？

GAN是一种深度学习模型，全称为生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks）。它由两个神经网络组成：一个生成器网络和一个判别器网络。什么是GAN（生成对抗网络）？

AI小菜鸡一个·2023-09-16 20:03

什么是生成对抗网络（GAN）？

什么是生成对抗网络（GAN）？钦吉兹·赛义德贝利·一、说明GAN（GenerativeAdversarialNetwork）网络是一种深度学习模型，由两个神经网络——生成器和判别器组成。

无水先生·2023-09-16 20:33

GAN初识

1.生成对抗网络GAN简介1.1生成器G(Z)接受随机噪声Z作为输入生成仿品，并训练自己去欺骗判别器D，让D以为G(Z)产生的任何数据都是真实的。

MusicDancing·2023-09-16 06:19

扩散模型在文本生成的应用

鲍慧雯单位|东北大学自然语言处理实验室来自|机器翻译学堂进NLP群—>加入NLP交流群引言扩散模型（DiffusionModels,DM）在文本到图像生成领域备受瞩目，目前已完全超过了上一代主流生成范式生成对抗网络

zenRRan·2023-09-15 20:03

深度学习简介及深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系

神经网络深度学习的概念二、大白话解释深度学习三、传统机器学习VS深度学习传统机器学习和深度学习的核心区别四、深度学习的优缺点五、4种典型的深度学习算法1、卷积神经网络–CNN2、循环神经网络–RNN3、生成对抗网络

锦木旻·2023-09-15 15:43

计算机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·2023-09-15 12:42

今年最值得读的计算机视觉论文

每周，一些顶级学术会议和期刊都会展示计算机视觉方面的创新研究，展示图像识别、视觉模型优化、生成对抗网络（GAN）、图像分割、视频分析等各个子领域的令人兴奋的突破。

Omer_·2023-09-14 12:31

【GAN入门】生成 AI的概念

一、说明GAN是生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）的缩写，是一种无监督学习算法，由Goodfellow等人于2014年提出。

无水先生·2023-09-14 08:51

一文看懂生成对抗网络 - GANs？（基本原理+10种典型算法+13种应用）

本文首发自easyAI-人工智能知识库原文地址：《一文看懂生成对抗网络-GANs？

easyAI人工智能知识库·2023-09-14 01:46

智能设计师的崛起：探寻智元兔AI设计师的神奇之旅

通过使用深度学习和生成对抗网络等算法，人工智能可以学习和模仿艺术家的创作风格，生成逼真的艺术作品。

richerg85·2023-09-13 20:25

【基于递归混合尺度：无监督GAN：Pansharpening】

PansharpeningUsingUnsupervisedGenerativeAdversarialNetworksWithRecursiveMixed-ScaleFeatureFusion（基于递归混合尺度特征融合的无监督生成对抗网络泛锐化

小郭同学要努力·2023-09-12 05:14

揭示CTGAN的潜力：利用生成AI进行合成数据

只有少数模型可用于生成合成表格数据，CTGAN（条件表格生成对抗网络）就是其中之一。与其他GAN一样，它使用生成器和鉴别器神经

·2023-09-11 18:52

万字长文，探索建筑智能前沿

有四种主要用于建筑设计的监督神经网络：卷积神经网络（CNN）映射图像到向量生成对抗网络（GAN）映射图像到图像人工神经网络（ANN）映射向量到向量循环神经网络（RNN）将有序向量映射到向量以及用于聚类的无监督机器学习算法

shadowcz007·2023-09-11 15:46

【论文】Imitating Driver Behavior with Generative Adversarial Networks---使用生成对抗网络模仿驾驶员行为

紫色：要解决的问题或发现的问题红色：重点内容棕色：关联知识，名称绿色：了解内容，说明内容论文地址：待后续补充摘要准确预测和模拟人类驾驶行为的能力对于智能交通系统的发展至关重要。传统的建模方法采用简单的参数模型和行为克隆。本文采用一种方法来克服先前方法固有的级联误差问题，从而产生对轨迹扰动具有鲁棒性的真实行为。我们将生成对抗模仿学习扩展到循环策略的训练，并证明我们的模型在现实的高速公路模拟中优于基于

瑾怀轩·2023-09-09 17:49

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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

拓端研究室TRL·2023-09-08 09:28

[PyTorch][chapter 54][GAN- 1]

前言：GANplayground:ExperimentwithGenerativeAdversarialNetworksinyourbrowser生成对抗网络（GenerativeAdversarialNets

明朝百晓生·2023-09-08 05:35

【机器学习】生成对抗网络（GAN）

本文为机器学习的学习总结，讲解生成对抗网络（GAN）。

Louis1874·2023-09-07 03:52

深度学习100例-生成对抗网络（GAN）手写数字生成 | 第18天（二）

构建鉴别器defbuild_discriminator():#=====================================##鉴别器，对输入的图片进行判别真假#=====================================#model=Sequential([layers.Flatten(input_shape=img_shape),layers.Dense(512),l

程序员到程序猴·2023-09-07 03:51

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。

·2023-09-06 18:35

距离2021年考研还有360天

GANs生成对抗网络来实现图像外推。今天在图书馆写了一下午的PPT，写得我头都疼。那个论文，我也不怎么看得懂，对照他的那个论文，然后网上找资料一点一点的看，自己还用翻译软件翻译了一遍。

秋生秋风起·2023-09-06 17:29

SDM：大洞图像修复的空间扩散模型

SpatialDiffusionModelforLargeHoleImageInpainting原文：https://arxiv.org/abs/2212.02963开源：https://github.com/fenglinglwb/SDM生成对抗网络

Valar_Morghulis·2023-09-05 12:22

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

code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。InfoGAN是一个对抗生成网络，它也会最大化隐藏变量的一个小的子集和观察数据之间的互信息。我们推出了可以被高效优化的互信息目标函数的下界。特别地说，InfoGAN成功了从MNIST数据集的数字形状中分离出了书写风格，从3D渲染图片的光照中分离出了姿态，以及SVHN数据集的中

Lornatang·2023-09-03 23:23

深度学习从入门到精通——生成对抗网络原理

生成对抗网络GANs本质上在做的事情要求产生问题JSDiv距离偏差问题训练速度问题JSDiv距离偏差问题FGAN---深度理解GAN理论观点推导JSDiv不是最佳的DivLSGAN最小二乘法GANWGAN

小陈phd·2023-09-03 21:00

一点思考｜漫谈 AI 中的「反馈」机制

（本文初稿诞生于2022年12月12日）AI中的反馈机制反向传播生成对抗网络（GAN）ChatGPT中的RLHFTeacher-StudentModel反向传播反向传播（BackPropagation，

_Meilinger_·2023-09-03 03:44

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow提供了一种灵活的编程框架，可以构建各种类型的神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。

不知迷踪·2023-09-02 09:48

计算机毕设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前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点

DanCheng-studio·2023-08-31 07:42

如何利用CycleGAN实现男女性别转换

训练生成对抗网络的深度学习框架为Pytorch。1.残差模块定义classResidualBlock

Einstellung·2023-08-29 08:43

【CVPR 2023的AIGC应用汇总(8)】3D相关（编辑/重建/生成） diffusion扩散/GAN生成对抗网络方法...

【CVPR2023的AIGC应用汇总(7)】face相关（换脸/编辑/恢复）diffusion扩散/GAN生成对抗【CVPR2023的AIGC应用汇总(6)】医学图像diffusion扩散/GAN生成对抗网络

机器学习与AI生成创作·2023-08-28 23:00

学习笔记：Pytorch利用MNIST数据集训练生成对抗网络（GAN）

2023.8.27在进行深度学习的进阶的时候，我发了生成对抗网络是一个很神奇的东西，为什么它可以“将一堆随机噪声经过生成器变成一张图片”，特此记录一下学习心得。

在撒哈拉卖雨伞·2023-08-28 13:06

生成对抗网络（GAN）：在图像生成和修复中的应用

文章目录什么是生成对抗网络（GAN）？

IT·陈寒·2023-08-28 08:24

数据生成 | MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成

数据生成|MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成目录数据生成|MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成生成效果基本描述程序设计参考资料生成效果基本描述数据生成

机器学习之心·2023-08-28 01:30

深度学习2.神经网络、机器学习、人工智能

目录深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系大白话解释深度学习传统机器学习VS深度学习深度学习的优缺点4种典型的深度学习算法卷积神经网络–CNN循环神经网络–RNN生成对抗网络–GANs深度强化学习

ZhangJiQun&MXP·2023-08-27 11:25

深度学习7:生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN

ZhangJiQun&MXP·2023-08-27 07:19

深度学习8:详解生成对抗网络原理

目录大纲生成随机变量可以伪随机生成均匀随机变量随机变量表示为操作或过程的结果逆变换方法生成模型我们试图生成非常复杂的随机变量………所以让我们使用神经网络的变换方法作为函数！生成匹配网络培养生成模型比较基于样本的两个概率分布反向传播分布匹配错误生成性对抗网络“间接”训练方法理想的情况：完美的发电机和鉴别器近似：对抗性神经网络关于GAN的数学细节生成性对抗网络属于一组生成模型。这意味着他们能够生成/生

ZhangJiQun&MXP·2023-08-27 06:53

生成对抗网络GAN论文解读及原理分析

1.摘要解读作者提出了一个通过对抗性过程估计生成模型的新框架，在该框架中，将同时训练两个模型：生成模型G：捕捉数据分布。在统计学中，确定数据的分布就可以生成数据。判别模型D：估计一个样本的概率。分辨这个样本是来自训练数据，还是来自于G生成的。对于G的训练过程是最大化D犯错的概率。这个框架对应于一个极小极大的两人博弈。这在GAN的目标函数中可以明确体现，D会希望这个目标函数越大越好，G则希望该目标函

Annual Mercury·2023-08-27 06:34

【DL】第 3 章：生成对抗网络（GAN）

在本章中，您将：了解生成对抗网络(GAN)的架构设计。

Sonhhxg_柒·2023-08-27 06:33

深度卷积网络基本模型,深度卷积生成对抗网络

如何更好的理解分析深度卷积神经网络作者：杨延生链接：来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的新的结构和新的方法。新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上

「已注销」·2023-08-27 06:33

深度学习之生成对抗网络

一、基本原理生成对抗网络有一个生成器(Generator,简称G)生成数据和一个鉴别器(Discriminator,简称D)鉴别数据是否与真实数据相似。

zlinxi·2023-08-27 06:03

理解生成对抗网络 GAN：Generative Adversarial Nets

引言上一篇文章理解差分自动编码器VAE：VariationalAutoEncoder讲解了生成模型VAE，VAE为了估计variationallowerbound的梯度，提出了SGVB，理论上比较复杂且包含了很多近似和假设，GAN也是一类生成模型，相比VAE在理论上更加直观，生成的样本质量也不错，因而受到大量研究者的关注。本文从数学角度分析了GAN的对抗损失究竟在学习什么，并解释了为什么GAN的训

xuanyu22·2023-08-27 06:03

生成对抗网络原理与实战

原创：李孟启1.前言在生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN)发明之前，变分自编码器被认为是理论完备，实现简单，使用神经网络训练起来很稳定，生成的图片逼近度也较高

笑傲NLP江湖·2023-08-27 06:32

深度学习9:简单理解生成对抗网络原理

目录生成算法生成对抗网络（GAN）“生成”部分“对抗性”部分GAN如何运作？培训GAN的技巧？GAN代码示例如何改善GAN？

ZhangJiQun&MXP·2023-08-27 06:02

MIA文献阅读 —— 深度学习在医学图像分析中的最新进展及临床应用【2022】

目录0摘要1引言2深度学习方法概述2.1监督式学习2.2无监督学习2.2.1自编码器(Autoencoders)2.2.2生成对抗网络(GANs)2.2.3自监督学习2.3.半监督学习2.4提高性能的策略

夏木夕·2023-08-26 08:28

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