生成对抗网络

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

生成对抗网络–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。我们手机里的照片处理软件中就会使用到它。
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

数据增强：提高机器学习性能的有效技巧

文章目录1.数据增强的概念和意义2.常用的数据增强技巧2.1图像数据增强2.2文本数据增强3.数据增强在机器学习中的应用3.1图像分类3.2目标3.3语义分割3.4文本分类3.5生成对抗网络（GAN）4
IT·陈寒·2023-08-25 22:04

深度学习——生成对抗网络GAN

基本概念概述GAN是一种深度学习模型，它是一种无监督学习算法，用于从随机噪声中生成逼真的数据，比如图像、音频、文本等。GAN的结构由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），它们彼此竞争，从而推动整个模型学习。两个主要组件：1.生成器（Generator）：生成器的目标是将随机噪声（通常是从正态分布或均匀分布中采样的向量）转换成逼真的数据样本。这个过程可
时代&信念·2023-08-25 18:31

医学图像融合的深度学习方法综述

摘要引言非端到端的融合方法基于深度学习的决策映射基于深度学习的特征提取端到端图像融合方法基于卷积神经网络(CNN)的图像融合方法单级特征融合方法多级特征融合基于残差神经网络的图像融合方法基于密集神经网络(DenseNet)的图像融合方法基于生成对抗网络的图像融合方法基于编码器
小杨小杨1·2023-08-25 09:24

GAN（生成对抗网络）

简介：GAN生成对抗网络本质上是一种思想，其依靠神经网络能够拟合任意函数的能力，设计了一种架构来实现数据的生成。
谦虚且进步·2023-08-24 12:43

生成对抗网络GAN全维度介绍与实战

目录一、引言1.1生成对抗网络简介1.2应用领域概览1.3GAN的重要性二、理论基础2.1生成对抗网络的工作原理2.1.1生成器生成过程2.1.2判别器判别过程2.1.3训练过程训练代码示例2.1.4平衡与收敛
TechLead KrisChang·2023-08-24 00:48

生成模型 -- GAN

文章目录1.生成模型与判别模型1.1生成模型2.VAE3.GAN3.1GAN-生成对抗网络3.2GAN-生成对抗网络的训练3.2.1判别模型的训练：3.2.2生成网络的训练：4.LeakyReLU5.GAN
@kc++·2023-08-23 20:10

第G1周：生成对抗网络（GAN）入门

基础任务：了解什么是生成对抗网络（GAN）学习本文代码，并跑通代码进阶任务：调用训练好的模型生成新图像目录一、理论基础1.1生成器1.2判别器1.3基本原理二、前期准备工作2.1定义超参数2.2下载数据
陆小吉1212·2023-08-22 15:48

生成对抗网络GAN全维度介绍与实战

本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。
·2023-08-22 11:23

了解生成对抗网络 （GAN）

事实上，生成对抗网络（简称GAN）自2014年由IanJ.Goodfellow和共同作者在《生成对抗网络》一文中引入以来取得了巨大的成功。那么什么是生成对抗网络？是什么让他们如此“有趣”？
无水先生·2023-08-21 16:32

PV3D: A 3D GENERATIVE MODEL FOR PORTRAITVIDEO GENERATION 【2023 ICLR】

ICLR：InternationalConferenceonLearningRepresentationsCCF-A国际表征学习大会：深度学习的顶级会议生成对抗网络(GANs)的最新进展已经证明了生成令人惊叹的逼真肖像图像的能力
一直在努力的小宁·2023-08-21 15:16

设置和使用DragGAN：搭建非官方的演示版

但是现在已经可以在一个非官方的演示中试用这个新工具了DragGAN生成对抗网络(GAN)是一种机器学习系统，由生成器和鉴别器两部分组成。
·2023-08-21 14:41

生成式AI系列——什么是生成对抗模型（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。
卖报的大地主·2023-08-20 23:44

【计算机视觉|生成对抗】StackGAN：使用堆叠生成对抗网络进行文本到照片逼真图像合成

本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处标题：StackGAN:TexttoPhoto-realisticImageSynthesiswithStackedGenerativeAdversarialNetworks链接：[1612.03242]StackGAN:TexttoPhoto-realisticImageSynthesiswithStackedGenerativeAdver
远哥挺乐·2023-08-20 10:46

应用高分辨率 GAN 对扰动文档图像去扭曲的深度Python实践

2.GANs简介生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器(Ge
快撑死的鱼·2023-08-20 08:13

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”。
城市中迷途小书童·2023-08-19 15:35

PyTorch训练深度卷积生成对抗网络DCGAN

文章目录DCGAN介绍代码结果参考DCGAN介绍将CNN和GAN结合起来，把监督学习和无监督学习结合起来。具体解释可以参见深度卷积对抗生成网络(DCGAN)DCGAN的生成器结构：图片来源：https://arxiv.org/abs/1511.06434代码model.pyimporttorchimporttorch.nnasnnclassDiscriminator(nn.Module):def_
阿正的梦工坊·2023-08-19 13:09

【计算机视觉|生成对抗】逐步增长的生成对抗网络（GAN）以提升质量、稳定性和变化

本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处标题：ProgressiveGrowingofGANsforImprovedQuality,Stability,andVariation链接：[1710.10196]ProgressiveGrowingofGANsforImprovedQuality,Stability,andVariation(arxiv.org)摘要我们描述了一种新的生成
远哥挺乐·2023-08-19 06:20

机器学习概要学习

如果按照学习方式分类可分为学习方式英文描述监督式学习SupervisedLearning训练集目标:有标注;如回归分析，统计分类非监督式学习UnsupervisedLeanring训练集目标:无标注;如聚类、GAN(生成对抗网络
钢门狂鸭·2023-08-18 11:27

数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成

数据生成|MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成目录数据生成|MATLAB实现WGAN生成对抗网络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1.WGAN生成对抗网络，数据生成，样本生成程序
机器学习之心·2023-08-17 23:55

【深入了解pytorch】PyTorch生成对抗网络（GAN）详解

【深入了解pytorch】PyTorch生成对抗网络（GAN）详解PyTorch生成对抗网络（GAN）详解引言GAN的基本原理生成器和判别器的训练过程1.生成器的训练过程2.判别器的训练过程在PyTorch
prince_zxill·2023-08-17 18:11

PyTorch训练简单的生成对抗网络GAN

文章目录原理代码结果参考原理同时训练两个网络：辨别器Discriminator和生成器GeneratorGenerator是造假者，用来生成假数据。Discriminator是警察，尽可能的分辨出来哪些是造假的，哪些是真实的数据。目的：使得判别模型尽量犯错，无法判断数据是来自真实数据还是生成出来的数据。GAN的梯度下降训练过程：上图来源：https://arxiv.org/abs/1406.266
阿正的梦工坊·2023-08-17 18:39

详细介绍生成对抗网络 (GAN) 的原理和基于Pytorch源码的实现

介绍GAN是一种使用CNN（卷积神经网络）等深度学习方法进行生成建模的方法。生成建模是一种无监督学习方法，涉及自动发现和学习输入数据中的模式，以便该模型可用于从原始数据集中生成新示例。GAN是一种通过将问题构建为具有两个子模型的监督学习问题来训练生成模型的方法。GAN有两个组成部分：生成器：它被训练来生成新的数据集，例如在计算机视觉中，它从现有的现实世界图像生成新图像。鉴别器：它将这些图像与一些现
TD程序员·2023-08-17 14:32

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
·2023-08-16 10:51

【计算机视觉|生成对抗】改进的生成对抗网络（GANs）训练技术

ImprovedTechniquesforTrainingGANs链接：[1606.03498v1]ImprovedTechniquesforTrainingGANs(arxiv.org)摘要本文介绍了一系列应用于生成对抗网络
远哥挺乐·2023-08-15 18:58

第G1周：生成对抗网络（GAN）入门

本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]一、理论基础生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GAN）是近年来深度学习领域的一个热点方向
牛大了2023·2023-08-14 18:26

第G2周：人脸图像生成（DCGAN）

内部限免文章（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]1.DCGAN原理深度卷积对抗网络（DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN）是生成对抗网络的一种模型改进
牛大了2023·2023-08-14 18:56

深度卷积生成对抗网络（GCGAN）

本文大部分资料都是从该paper中获取的信息，有需要的小伙伴可以从这里下载学习https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf在计算机视觉中，CNN的有监督学习广受青睐，也得到了大量的应用。但是CNN的无监督学习受关注较少。DEEPCONVOLUTIONALGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS(DCGAN)，可以将有监督和无监督学习连接到一起。它分为生
LN烟雨缥缈·2023-08-13 08:18

理解与学习深度卷积生成对抗网络

一.GAN引言：生成对抗网络GAN，是当今的一大热门研究方向。在2014年，被Goodfellow大神提出来，当时的G神还是蒙特利尔大学的博士生。
auqu64044·2023-08-13 08:47

【计算机视觉|生成对抗】用深度卷积生成对抗网络进行无监督表示学习（DCGAN）

本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处标题：UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks链接：[1511.06434]UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdver
远哥挺乐·2023-08-13 08:16

关于人工智能的高新项目与技术

DeepLearning）：自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）：机器视觉（ComputerVision）：增强学习（ReinforcementLearning）：生成对抗网络
大余小牛成长记·2023-08-12 23:56

【计算机视觉|生成对抗】条件生成对抗网络（CGAN）

：ConditionalGenerativeAdversarialNets链接：[1411.1784]ConditionalGenerativeAdversarialNets(arxiv.org)摘要生成对抗网络
远哥挺乐·2023-08-12 12:35

奇思妙想 | 重参数化，解耦网络结构的训练和推理

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·2023-08-12 08:56

机器学习与深度学习目录

机器学习：线性回归逻辑回归决策树贝叶斯分类随机森林集成算法支持向量机kmeans聚类k近邻算法深度学习感知器自编码器受限玻尔兹曼机卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络深度强化学习深度学习项目实战YOLOSSDMTCNNFasterRCNN
计算机视觉__掉队选手·2023-08-12 03:14
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