鉴别器

如何让对抗网络GAN生成更高质量的文本？LeakGAN现身说法：“对抗中，你可能需要一个间谍！”...

主要问题之一就是，生成器G从鉴别器D获得的反馈中含有的
weixin_34357928·2020-09-10 20:39

朋友圈男生照片全是网图，还想找网恋，小姐姐网恋鉴别器本人了……

商务合作QQ：2777140739素材来源：微博@奔现翻车现场发个朋友圈还在网上各种找图，累不累啊！学会了，下次用买家秀冷丫往期精彩内容推荐：（点击下方蓝色字体）她说洗澡很舒服，非要让我也来冲一下女朋友说，每天早上喝一杯牛奶对身体有好处和女友出来玩，她非要我给她买奶茶和女朋友开黑打游戏，没想到她不会用键盘约我出来吃饭，她却一直在玩游戏，什么游戏这么好玩？
冷丫·2020-09-07 00:00

PyTorch实现"StarGAN：使用单一模型执行多个域的图像转换"。

StarGAN可以灵活地使用一个单一的发生器和鉴别器将输入图像转换为任何想要的目标域。你可以在这里查看StarGAN的演示视频。
jk英菲尼迪·2020-08-26 23:55

StarGAN论文及代码理解

在网络结构设计上，鉴别器不仅仅需要学习鉴别样本是否真实，还需要对真实图片判断来自哪个域。整
didi7081·2020-08-26 23:57

GAN - Anime

鉴别器5层，4次卷积后，接一次全连接，最后sig
w55100·2020-08-22 14:54

50行代码搞定(PyTorch) GAN

模型中有两个相互对抗的角色，我们分别称为G和D，简单解释如下：G是一个生成器，它试图通过学习真实数据集R，来创建逼真的假数据；D是鉴别器，从R和G处获得数据并标记差异。Go
YZXnuaa·2020-08-22 12:24

IMPROVING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS WITH DENOISING FEATURE MATCHING（Bingio-ICLR2017）

IMPROVINGGENERATIVEADVERSARIALNETWORKSWITHDENOISINGFEATUREMATCHING（Bingio-ICLR2017）通过消噪特征匹配改进生成式对抗网络摘要：我们提出了一种针对生成对抗网络的增强训练程序，旨在通过将生成器引导至抽象鉴别器特征的可能配置来解决原始缺陷
晴空未来me·2020-08-22 04:43

The Six Fronts of the Generative Adversarial Networks（下）

D、损失函數在理解GAN训练及其不稳定性来源方面的理论进展[18]指出，詹森-香农散度（JSD）（用于GAN的公式中，用于测量实际数据分布与生成器之间的相似性）是导致梯度消失的原因鉴别器已经受过良好训练
黑糖跟你走zZ·2020-08-21 09:15

GAN（生成对抗网络） 解释

它由两个部分组成，生成器和鉴别器（又称判别器），它们之间的关系可以用竞争或敌对关系来描述。我们可以拿捕食者与被捕食者之间的例子来类似说明两者之间的关系。
Mr.white_Mellifluous·2020-08-21 08:38

PF-Net: Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion 2020 论文笔记

GAN的损失函数不太了解，导致其中GAN鉴别器的应用部分有点没看懂，一般设计网络的时候可能到计算Chamberloss就可以了，但是这样生成的点云不够自然，所以加入了GAN让点云看起来更像真的，试验结果也显示
phy12321·2020-08-20 01:33

振幅和差单脉冲雷达在自动测角系统中的应用

和自动测距需要有一个时间鉴别器一样，自动测角也
stone_Yu·2020-08-19 04:04

深度学习——GAN的基础理解

一.GAN的基本要素1.真实数据集，初始化虚假数据集（噪音）2.生成器，鉴别器：生成器：输入：原始数据的维数（一条数据）输出：原始数据的维数（一条数据）除了最后一层都要经sigmoid（）鉴别器：输入：
WW93570736·2020-08-17 15:44

论文阅读High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs

在这项工作中，我们生成了20481024视觉上吸引人的结果与一个新的对抗损失，以及新的多尺度发生器和鉴别器架构。此外，我们还将框架扩展到具有两个传统特性的交互式视觉操作。
ying______·2020-08-15 12:11

Mybaits级联demo详细说明

二．简单介绍Mybatis级联分为三种：1.鉴别器(discriminator)它是根据某系条件决定采用具体实现类级联的方案，比如以下例子中体检表根据性别区分。
孤鸿踏雪·2020-08-14 19:15

DCGAN生成二次元头像（Pytorch）

网络介绍DCGAN的全称是深度卷积生成对抗网络，使用深度卷积网络作为鉴别器，用反卷积神经网络作为生成器。在DCGAN的
Brielleqqqqqqjie·2020-08-10 20:29

mybatis ResultHandler vs ResultSetHandler及自定义扩展

ResultSetHandler是mybatis的关键类之一，用于对jdbc返回的ResultSet进行映射处理，其中包括列前缀处理，逻辑分页，鉴别器（Discriminator，基于值实现动态映射列）
weixin_30361641·2020-08-04 19:51

Generative Adversarial Network for Abstractive Text Summarization∗ AAAI2018

摘要提出了使用生成器和鉴别器来进行文本摘要提取的模型，使用生成器G来作为anagentofreinforcementlearning,将rawtext作为预测输入来预测摘要。
昕晴·2020-08-03 23:54

《On Positive-Unlabeled Classification in GAN 》学习笔记

例如，DCGAN为生成器和鉴别器精心设计了神经体系结构，以缓解这些问题。ProgressiveGAN通过逐
符尔摩斯·2020-08-03 18:04

微调StyleGAN2模型

目录前言StyleGAN2爬取图片处理图片裁剪waifu2x放大图片鉴别器排序人工筛选创建数据集进行训练再次尝试后续前言打算微调2020-01-11-skylion-stylegan2-animeportraits-networksnapshot
3D_DLW·2020-08-02 21:25

生成式对抗网络对比(GAN--pix to pix--cycleGAN)

GAN单向用于生成图片为生成一个生成器，该生成器可以产生新的原训练集中没有的数据如有一系列猫的图片，①给鉴别器判别他们是真的图片，②训练生成器时输入随机变量，生成器随机生成一张图片（此图片随机）③把这张图片拿去训练鉴别器
wangqianqianya·2020-07-30 20:13

利用DCGAN来实现人脸的创建

其实网上很多博主写了这块的内容，但是我感觉那些博主的代码有些过时了，怎么说呢，模型这块我没办法改，但是在训练阶段，我总感觉他们的代码有些怪异，最开始我按照自己的习惯去更新梯度这些，但是梯度的变化总感觉很奇怪，鉴别器都快到
雅痞匪徒(Nike)·2020-07-30 06:27

CVPR 2019开源论文 | Rob-GAN：生成器、鉴别器以及对抗攻击者

其共同动机都是通过使鉴别器满足利普希茨（Lipschitz）限制条件
PaperWeekly·2020-07-15 21:11

生成对抗网络GAN损失函数Loss的计算

生成器的目标是愚弄辨别器蒙混过关，需要达到的目标是对于生成的图片，输出为1(正好和鉴别器相反).d_loss_real=tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
wang2008start·2020-07-13 16:22

如何实现一个半监督GAN (SGAN)从零开始 （Keras 版本）

生成式对抗网络(GAN)是一种有效利用大型未标记数据集，通过图像鉴别器模型训练图像生成器模型的体系结构。在某些情况下，鉴别器模型可以作为开发分类器模型的起点。
leonorandzzzz·2020-07-12 12:16

[解读] MSG-GAN: Multi-Scale Gradients for Generative Adversarial Networks

)在图像合成任务中取得了巨大成功,但它们在适应不同数据集方面却异常困难,部分原因是训练期间的不稳定以及对超参数的敏感性.引起这种不稳定的一个普遍认为的原因是,当真实和生成分布的支撑没有足够的重叠时,从鉴别器到生成器的梯度将变得无用
天在那边·2020-07-12 05:00

VAE/GAN学习笔记:Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric

通过将变分自编码器与生成对抗网络相结合，我们可以利用GAN鉴别器中的学习特征表示作为VAE重建目标的基础。
花梦飞·2020-07-12 04:12

A Survey about GAN

GAN生成器的目的是捕获样本分布，鉴别器的目的是区分数据是来自于样本还是生成器。
CVerLJN·2020-07-12 01:25

Hibernate 菜鸟教程 13 继承 鉴别器与内连接相结合

模型对象父类EmployeepublicclassEmployee{privateLongid;privateStringname;子类HourlyEmployeepublicclassHourlyEmployeeextendsEmployee{privateDoublerate;子类SalariedEmployeepublicclassSalariedEmployeeextendsEmploye
JeGe·2020-07-10 14:41

基于多类空间光谱生成式对抗网络的高光谱图像分类

同时，鉴别器对多分类没有判别能力。另一个是需要在高光谱图像分类中同
pu_gong_ying_l·2020-07-09 21:47

ResultMap&&鉴别器&&别名

ResultMap:字段和属性名的对应关系修改数据库列名称altertablestudent1renamecolumnstunotosno;altertablestudent1renamecolumnstunametosname;altertablestudent1renamecolumnstuagetosage;altertablestudent1renamecolumngranametogna
myyismyy·2020-07-08 15:00

U-GAT-IT笔记

目录前言模型结构生成器鉴别器损失函数实验结果结语由于博客园有时候公式显示不出来，建议在https://github.com/FangYang970206/PaperNote/blob/master/GAN
weixin_30834783·2020-07-08 14:23

MyBatis复杂结果映射----多对一、一对多查询【难点】

.多对一处理（联合）环境搭建关联的嵌套Select查询（子查询）关联的嵌套结果映射（联表查询）2.一对多处理（集合）环境搭建集合的嵌套Select查询（子查询）集合的嵌套结果映射（联表查询）补充：3.鉴别器复杂查询小结
一个努力变秃的小白·2020-07-06 21:57

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 论文笔记

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摘要我们的方法建立了一个生成器和两个鉴别器之间的对抗性游戏。
今天不吃夜宵·2020-07-05 12:58

生成人脸修复模型：同时使用两个鉴别器，直接合成逼真人脸

近日，加利福尼亚大学和AdobeResearch在arXiv上联合发表了一篇名为《生成人脸修复（GenerativeFaceCompletion）》的论文，论文中的模型包括包括一个生成器、两个鉴别器以及一个语义解析网络
c2a2o2·2020-07-04 12:22

Adversarial learning for semi-supervised semantic segmentation

arxiv.org/pdf/1802.07934.pdf代码地址：https://github.com/hfslyc/AdvSemiSeg1.Introduction  本文用对抗性学习方案，并提出了一种完全卷积鉴别器
顾北向南·2020-07-04 05:31

DCGAN Tutorials解读

gan网络是由两个部分组成，生成器和鉴别器。生成器用来生成
柳絮的独白·2020-07-01 03:41

CycleGan人脸转为漫画脸，牛掰的知识又增加了！| 附代码

网络中有生成器G（generator）和鉴别器（Discriminator）。有两个数据域分别为X,Y。G负责把X域中的数据
AI科技大本营·2020-07-01 02:37

MyBatis鉴别器映射

需求：有时候一个单独的数据库查询会返回很多不同的数据类型，discriminator鉴别器标签就是用来处理这种情况的。鉴别器非常容易理解，有点想java里面的switch语句。
JaJa大宝剑·2020-06-30 19:28

具有多个生成器和多个判别器的GAN

Δ-GAN由四个神经网络，两个发生器和两个鉴别器组成。生成器被设计用于学习两个域之间的双向条件分布，而判别器隐含地定义了三元鉴别函数，该函数经过训练以区分真实数据对和两种假数据对。
蹦跶的小羊羔·2020-06-30 09:58

Self-attention GAN

鉴别器可以检查偏远部分的高细节特征是否一致。【这个翻译也是很懵逼】最近的论文都显示了生成条件影响GAN的性能。利用这一点，我们使用了谱归一化，的确能够提高GAN的性
玄猫唐小道·2020-06-30 04:55

201901近期指的读的几篇GAN进展论文

-解决方法：作者的主要见解是，我们可以从更简单的低分辨率图像开始逐步增加生成器和鉴别器，并随着训练的进行添加新层，以引入更高分辨率的细节。正如我们将在第2节中讨论的那样，这大大加快了训练速度，并提高了
研海无涯·2020-06-30 00:56

GAN和DCGAN

；2鉴别器（discrimiator）网络试图区分虚假数据和真实数据。这两个网络都在互相竞争。生成器网络试图欺骗鉴别器网络。这时，鉴别器网络就会适应新的假数据。这些信息反过来又用于改进生成器。
wjsjjss·2020-06-29 19:52

Tensorflow2.0：CycleGan

#鉴别器的lossdefdiscriminator_loss
DocPark·2020-06-29 15:17

MyBatis学习笔记——查询返回值为HashMap、鉴别器的运用

查询返回HashMap介绍查询一条数据1.sql语句编写样式2.接口编写格式查询多条数据1.sql语句编写样式2.接口编写格式鉴别器的运用介绍查询返回HashMap介绍介绍：有时候就想通过HashMap
未知～·2020-06-29 09:06

SRGAN的损失函数

SRGAN是在SRResnet的基础上加上一个鉴别器。GAN的作用，是额外增加一个鉴别器网络和2个损失（g_loss和d_loss），用一种交替训练的方式训练两个网络。
Rainyliuliu·2020-06-28 20:24

综述各种各样的GAN：原理及功能

基本原理跟造假钞犯罪集团和警察的关系一样，生成器负责生成尽可能逼真的“假钞”，而鉴别器要尽可能甄别出“
zhouqiongyi·2020-06-25 03:15

[StackGAN++实践] 网络训练

首先，StackGAN只用了两个GAN，分为两阶段分开训练；改进版将其一般化，可以有多个scale的GAN，并且联合训练；鉴别器使用conditional与unconditional损失，区别就在于鉴别器输入的文本信息
hellopipu·2020-06-25 02:47

文献阅读笔记（一）

via%3Dihub文献：Deepgenerativevideoprediction该文献介绍了一种深度生成视频预测模型，主要由运动编码器，帧生成器，帧鉴别器组成。
天忆yty·2020-06-24 12:31

【GAN】使用GAN进行mnist数据集中手写图片的生成

尽可能地分辨输入的数据是生成器生成的假数据还是真实的数据生成器的目的是：尽可能地骗过辨别器，使得辨别器认为它生成的数据是真实的数据这是个博弈的过程，能够使得生成器和辨别器不断成长，最后生成器能够生成以假乱真的数据其中生成器的输入是随机向量，输出是指定的数据鉴别器的输入是数
uruz_L·2020-06-24 07:12

CycleGAN原理及实验（TensorFlow）

GAN——GenerativeAdversarialNetworks网络中有生成器G（generator）和鉴别器（Discriminator）。有两个数据域分别为X,Y。
HellyCla·2020-06-23 03:27
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