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Generative
机器学习 李宏毅 L28L29-Deep
Generative
Model
生成模型1:PixelRNN产生图像时,每次产生一个像素点。也就是,训练一个网络,输入为一个三维的vector,输出为另外一个三维的vector。可以使用PixelRNN进行图像生成、语音生成等。如果需要练习,可以提供该课程提供的792个Pokemon突袭那个,图像为20*20大小,数据库地址。实验结果如下图:生成模型2:VAE(VariationalAutoencoder)VAE生成语言,输入为
OKgagaga
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2018-02-02 22:05
机器学习
Gan(
Generative
Adversarial Net)学习笔记(1)--- Gan的基础理论
注:参考自知乎用户何之源的《GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo》以及‘机器之心’的《独家|GAN之父NIPS2016演讲现场直击:全方位解读生成对抗网络的原理及未来》。--------------------------------------------------------------------------------------------------------一、Gan原理
葫芦不糊涂
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2018-01-22 17:36
机器学习
生成式对抗网络(
Generative
Adversarial Networks,GANs)
1.简介首先简要介绍一下生成模型(Generativemodel)与判别模型(Discriminativemode)的概念:生成模型:对联合概率进行建模,从统计的角度表示数据的分布情况,刻画数据是如何生成的,收敛速度快,例如朴素贝叶斯,GDA,HMM等。判别模型:对条件概率P(Y|X)进行建模,不关心数据如何生成,主要是寻找不同类别之间的最优分类面,例如LR,SVM等。判别模型在深度学习乃至机器学
Joe-Han
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2018-01-04 15:00
深度学习
机器学习
Conditional
Generative
Adversarial Nets论文翻译
刚开始学习深度学习的小白,论文中难免有翻译错误的地方。如果有误,请及时告知我。以免我一直错下去,也使后来者更清晰一点。谢谢。摘要:生成对抗模型介绍了一种新颖的训练生成模型的方式。在这篇论文中我们介绍生成对抗模型加有条件的版本,它的构造可以通过简单的喂数据的方式,y,我们希望在生成器和判别器都能够加条件。我们展示了通过添加类标签,该模型可以产生MNIST手写数字。我们也阐述了如何使用该模型去学习一个
chaolei_9527
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2017-12-22 10:22
GANs
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-20 (Deep
Generative
Model-part 3:深度生成模型-part 3)
[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-20(DeepGenerativeModel-part3:深度生成模型-part3)PDFVIDEO上接part2,VAE从来没有去学习产生一张看起来能以假乱真的image,它所学到的是:它想要产生一张image,跟database的image越接近越好。它不知道的是,我们在衡量它产生的image和database种image的相似度的时候,假设两个image有
holeung
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2017-12-11 13:49
Generative
Adversarial Networks(Section 0&1)
本报告总结了NIPS上IanGoodfellow的生成式对抗网络课程。其内容有:(1)为何生成式建模是值得学习的话题;(2)生成式模型如何工作,GAN与其他生成式模型的比较;(3)GAN工作原理;(4)GAN的研究前沿;(5)将GAN和其他方法组合的当前最优的图像模型。最后给出帮助读者学习的三个练习和相应的解答。引言本报告总结了NIPS2016上的生成对抗网络的课程。回答了很多之前的听众提出来的大
朱小虎XiaohuZhu
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2017-12-05 05:18
[生成对抗网络] 论文研读-SeqGAN: Sequence
Generative
Adversarial Nets with Policy Gradient
写在前面GAN作为生成器已经在图像方面大放异彩,然而在NLP方面的应用还不多,原因一部分在于GAN是为连续空间设计的,而NLP是离散的,因此需要一点小小的trick才可以work,SeqGAN这一篇文章将RL作为鉴别器,用reward作为梯度来指导生成器的学习,算是一种option原文地址:https://arxiv.org/pdf/1609.05473.pdf源代码:https://github
LeYOUNGER
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2017-12-04 19:53
机器学习
Generative
Adversarial Nets (GAN) 阅读笔记
GenerativeAdversarialNets生成对抗网络的出现所引起的影响,不用我多说,想必大家也都知道了.我也是最近几天才看完这篇文章(汗,我这科研速度),把自己的一些理解分享给大家.一Abstract 作者提出了一个网络结构,该结构包含两个模型,一个是生成模型,另一个是辨别模型.这两个模型的存在就是一个相互促进或者说是互怼的过程.二Introduction 顾名思义,G就是生成模
月落乌啼silence
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2017-11-12 16:05
论文研读与实验记录
【神经网络与深度学习】生成式对抗网络GAN研究进展(五)——Deep Convolutional
Generative
Adversarial Nerworks,DCGAN
【前言】本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(GenerativeModels)中生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork)的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络。本文涉及的论文有:GoodfellowIan,Pouget-Abadi
Zhang_P_Y
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2017-11-09 21:37
神经网络与深度学习
适用于初学者的生成对抗网络教程
适用于初学者的生成对抗网络教程(来源:https://www.oreilly.com/learning/
generative
-adversarial-networks-for-beginners)初学者实践生成对抗网络你可以在这里下载本教程的示例代码
金正阳
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2017-11-09 21:18
人工智能-神经网络算法
A
generative
vision model that trains with high data efficiency and breaks text-based CAPTCHAs
一种视觉生成模型,数据高效型训练,并破解了基于文本的验证码摘要:从少数的例子中学习,并概括到显著不同的情况,是人类视觉智能的能力,但是这些能力还没有先进的机器学习模型能够匹敌。通过从系统神经科学中汲取的灵感,我们引入了一种基于消息传递的推理的概率生成模型,模型以统一的方式处理识别,分割和推理。该模型表现出极佳的泛化和遮挡推理能力,在具有挑战性的场景文本识别基准测试中胜过深度神经网络,同时数据效率高
马小李23
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2017-11-08 20:15
迁移学习-PixelDA-Unsupervised Pixel–Level Domain Adaptation with
Generative
Adversarial Networks
UnsupervisedPixel–LevelDomainAdaptationwithGenerativeAdversarialNetworksGoogleBrainLondon,UK这篇文章,提供的思路就是可以将超分辨的过程看做一个task,将迁移和超分辨在一个框架里组织起来,框架是有用的。因为文章里边说到,这种domainadaptation是假定在lowlevel的,而MRI和自然图像显然是
forever1993
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2017-10-31 16:03
迁移学习
pytorch-
generative
-model-collections
https://github.com/znxlwm/pytorch-
generative
-model-collections
算法学习者
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2017-10-29 22:25
DL
GAN
在TensorFlow中对比两大生成模型:VAE与GAN
项目链接:https://github.com/kvmanohar22/
Generative
-Models本项目总结了使用变分自编码器(VariationalAutoencode,VAE)和生成对抗网络
机器之心V
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2017-10-24 20:38
人脸识别"Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition"
有三个特征,1)生成器的编码-解码结构使得DR-GAN学习
generative
和discriminative的表示,2)通过提供到解码器的姿态编码和鉴别器的姿态估计,学到的特征表示与其他的人脸变形disentangled
cv_family_z
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2017-09-06 16:31
深度学习
人脸识别
判别式模型(discriminative model) 和生成式模型(
generative
model)的区别
生成式模型(GenerativeModel)与判别式模型(DiscrimitiveModel)是机器学习中基础概念,在NLP和机器学习中经常会遇到这两种显著不同的模型,在学习阶段(训练阶段)和评估阶段(测试阶段)都有不同的表现,它们的区别在于:对于输入x,类别标签y:生成式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x)生成式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过
数据娃掘
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2017-08-30 13:13
Paper
[cvpr2017]Unsupervised Pixel–Level Domain Adaptation with
Generative
Adversarial Networks
优势与Task-Specific图像训练结构解耦合。作者说因为这个域适应是在像素级别上进行的(becauseourmodelmapsoneimagetoanotheratthepixellevel),所以我们可以改变这个Task-Specific图像训练结构在标签域也可以同样做到域适应targetdomain和sourcedomain的标签域可以不一样,targetdomain训练时和测试时可以使
MataFela
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2017-08-14 12:54
domain
adaptation
《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a
Generative
Adversarial Network》阅读笔记
本文提出了一种利用生成对抗网络(GAN)对低分辨率单一图像进行超分辨率(super-resolution)的网络结构,作为GAN的一种重要应用,很值得去学习研究。阅读原文点这里。Abstract尽管我们已经利用更快更深的卷积神经网络(CNN)突破了单一图像超分辨率的速度和精度,但有一个中心问题仍没有完美解决:当对放大很多倍的图像进行超分辨率时,我们该如何更好的恢复图像的纹理细节?以最优化思想为基础
Aaron_wei
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2017-08-07 21:55
论文笔记
Generative
Adversarial Text to Image Synthesis --- 根据文字描述生成对应的图片
总说简单的说就是根据文字进行生成相应的图片。先看效果:架构这里首先用一个textembedding网络来将文字转换为向量,ϕ(t)是1024维的向量,然后投影成128。并将这128向量分别加入到G和D网络中。在G中直接concat到后面,而D中由于中间出来的是spatialsize是4x4大小的,所以直接复制4x4份,后面concat上去。因为普通的GAN就是一个z直接生成图片,但是这里是要让生成
Hungryof
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2017-07-26 22:27
Paper
Reading
Deep
Learning
深度学习论文阅读
生成对抗网络学习笔记5----DCGAN(unsupervised representation learning with deep convolutional
generative
adv)的实现
首先是各种参考博客、链接等,表示感谢。1、参考博客1:地址——以下,开始正文。2017/12/12更新解决训练不收敛的问题。更新在最后面部分。1、DCGAN的简单总结稳定的深度卷积GAN架构指南:所有的pooling层使用步幅卷积(判别网络)和微步幅度卷积(生成网络)进行替换。在生成网络和判别网络上使用批处理规范化。对于更深的架构移除全连接隐藏层。在生成网络的所有层上使用RelU激活函数,除了输出
夏洛的网
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2017-07-05 21:19
机器学习
tensorflow
生成对抗网络
论文
深度学习
生成对抗网络学习笔记4----GAN(
Generative
Adversarial Nets)的实现
首先是各种参考博客、链接等,表示感谢。1、参考博客1:地址2、参考博客2:地址——以下,开始正文。1、GAN的简单总结见上一篇博客。2、利用GAN生成1维正态分布首先,我们创建“真实”数据分布,一个简单的高斯分布,均值为4,标准差为0.5,。还有一个样本函数,返回分布中给定数量的样本(按值排序过)。classDataDistribution(object):def__init__(self):se
夏洛的网
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2017-06-30 11:37
机器学习
tensorflow
生成对抗网络
论文
深度学习
学习笔记:生成对抗网络(
Generative
Adversarial Nets)(附代码)
同时训练两个模型:(1)生成模型G,不断捕捉训练库里真是图片的概率分布,将输入的随机噪声转变成新的样本(即假数据),使其像是一个真的图片。(2)判别模型D,用来估计一个样本来自训练数据的概率,即它可以同时观察真是和假造的数据,并判断这个数据的真假(这个数据是不是从数据集中获取的图片)。在训练的过程中让两个网络互相竞争。刚开始的时候这两个模型均未经过训练,然后生成模型产生一张假数据欺骗判别模型,判别
SusanZhang1231
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2017-06-22 14:56
概念理解
深度学习
生成对抗网络学习笔记3----论文unsupervised representation learning with deep convolutional
generative
adversarial
论文原文:地址论文译文:地址1、阅读论文RadfordA,MetzL,ChintalaS.UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks[J].ComputerScience,2015.2、翻译论文摘要近年来,使用卷积神经网络的监督学习被大量应用于计算机视觉应用中。相对地,使用
夏洛的网
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2017-06-20 16:16
机器学习
生成对抗网络
论文
深度学习
生成对抗网络学习笔记2----GANs(
Generative
Adversarial Nets)总结
原文地址:GANs翻译地址:生成对抗网络此文是对论文GenerativeAdversarialNets读后的一个总结。参考博客1:地址参考博客2:地址参考新闻3:地址参考Twitter4:地址1、简单总结GAN是一个极大极小博弈问题,网络中分为两个模型,一个生成模型G,作为生成器,用来生成与真实数据x极为相似的含有噪音z的数据;一个判别模型D,作为判别器,用来判别数据中哪些是真实数据x,哪些是G生
夏洛的网
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2017-06-20 11:47
机器学习
生成对抗网络
论文
深度学习
Generative
Adversarial Nets (GAN)解读
会议:NIPS2014IntroductionGAN,生成对抗式网络是是IanGoodfellow经典的大作,引起了很大的轰动,后面的各种GAN也层出不穷。追根溯源,为了了解GAN,需要从这篇开山之作说起。那GAN到底是什么?简单来说,GAN由两个模型组成,一个是生成模型G,一个是判别模型D,G负责从给定训练数据中学习数据的概率分布而D负责判别G生成出来的数据是不是符合真实数据的样本概率分布。两个
andrewseu
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2017-06-18 21:18
MachineLearning
ComputerVision
DeepLearning
生成对抗网络学习笔记1----论文
Generative
Adversarial Nets
##1、阅读论文:GoodfellowIJ,Pouget-AbadieJ,MirzaM,etal.Generativeadversarialnets[C]//InternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems.MITPress,2014:2672-2680.论文地址:GANs##2、翻译论文摘要我们提出一个新的框架,通过对抗过程来
夏洛的网
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2017-05-26 10:03
机器学习
生成对抗网络
论文
论文笔记——UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL
GENERATIVE
ADVERSARIAL NETWORKS
首先给出2篇参考译文https://ask.julyedu.com/question/7681http://blog.csdn.net/c2a2o2/article/details/54408056GANs的学习系列8本人的阅读笔记1引言从大规模无标签的数据集中学习可重复使用的特征表达是一个具有活力的研究领域。通过无穷的无标签图像来学习一种好的中间表达(goodintermediaterepres
aidazheng
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2017-05-17 16:27
论文笔记
学习资料
生成模型(
generative
model)与判别模型(discriminate)的联系及区别
生成模型与判别模型的联系及区别监督学习——学习一个模型模型的一般形式决策函数Y=f(X)条件概率分布:P(Y|X)生成方法由数据学习联合概率分布P(Y,X)作为预测的模型,即生成模型P(Y|X)=P(Y,X)P(X)模型表示了给定输入X,产生输出Y的生成关系examples朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型判别方法由数据直接学习决策函数f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测模型比较关心:给定输入X,
奥卡姆-剃刀
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2017-05-16 18:14
机器学习
GANs学习系列(2):cGANs:Conditional
Generative
Adversarial Networks
reference:http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/53409968结论byym:转完这篇,理解一下表达一下自己的一点感想。其实cgan潜在的道理很简单,但是这个简单直接的改进被证明非常有效。简单来说就是因为:在生成模型中,先验输入噪声p(z)和条件信息y联合组成了联合隐层表征。对抗训练框架在隐层表征的组成方式方面相当地灵活。即cnn
cookie_234
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2017-04-23 15:23
GANs学习
论文引介 | NMT with Conditional Sequence
Generative
Adversarial Nets
文章原名:ImprovingNeuralMachineTranslationwithConditionalSequenceGenerativeAdversarialNets作者:ZhenYang,WeiChen,FengWangandBoXu单位:InstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences译者:韩旭链接:1导读这篇文章的主要工作在于应用了对抗训练(
算法学习者
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2017-04-19 17:32
NLP
GAN
paper
reading
Semi-Supervised Learning with
Generative
Adversarial Networks
[目录]摘要SGAN模型结果生成结果分类结果结论和展望论文下载地址摘要通过使判别器网络输出类别标签将GAN扩展成半监督的。在一个N类别的数据集上训练生成模型G和判别模型D。训练时,D预测输入数据属于N个类别中的哪一个,加入一个额外的类别对应G的输出。我们证明,相对与普通的GAn,此方法可以用来生成一个更有效的分类器并可以生成高质量的样本。生成式网络G和判别器网络作为对抗对象同时训练,G接收一个噪声
菜鸟要超神
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2017-04-13 21:19
翻译阅读笔记
Improving Neural Machine Translation with Conditional Sequence
Generative
Adversarial Nets
https://arxiv.org/pdf/1703.04887Thispaperproposesanewrouteforapplyingthegenerativeadversarialnets(GANs)toNLPtasks(takingtheneuralmachinetranslationasaninstance)andthewidespreadperspectivethatGANscan't
算法学习者
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2017-04-10 16:38
paper
reading
论文引介 | StackGAN: Stacked
Generative
Adversarial Networks
文章原名:StackGAN:TexttoPhoto-realisticImageSynthesiswithStackedGenerativeAdversarialNetworks作者:HanZhang,TaoXu,HongshengLi,ShaotingZhang,XiaoleiHuang,XiaogangWang,DimitrisMetaxas单位:DepartmentofComputerSci
算法学习者
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2017-04-09 15:31
paper
reading
【Learning Notes】生成式对抗网络(
Generative
Adversarial Networks,GAN)
在学习VariationalAuto-Encoder时,同时注意到了GAN研究的火热。但当时觉得GAN非常不成熟(训练不稳定,依赖各种说不清的tricks;没有有效的监控指标,需要大量的人工判断,因此难以扩展到图像之外的高维数据)。在读了Goodfellow的tutorial后[2],开始黑转路人,觉得GAN虽然缺点不少,但优点也很明显。WGAN[5,6]等工作出现后,开始逐渐路人转粉,对GAN产
MoussaTintin
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2017-03-14 10:13
原创
Coupled
Generative
Adversarial Networks 阅读笔记
首先安利一个blog,https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/这个blog写的内容涵盖计算机视觉与深度学习的很多方面,作者update的很快。这篇文章(NIPS2016)是基于GenerativeAdversarialNetworks(GAN)而来的,GAN有两个部分,第一部分是生成器Generator,第二部分是判别器Discriminator。Generato
Kevein111
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2017-03-05 23:35
机器学习
计算机视觉
生成式模型(
generative
) vs 判别式模型(discriminative)
AndrewNg,OnDiscriminativevs.Generativeclassifiers:AcomparisonoflogisticregressionandnaiveBayes无论是生成式模型还是判别式模型,都可作为分类器使用,分类器的数学表达即为:给定输入X以及分类变量Y,求P(Y|X)。判别式模型直接估算P(Y|X),或者也可像SVM那样,估算出输入和输出之间的映射,与概率无关;判
Inside_Zhang
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2017-03-04 09:29
机器学习
挖坑:UNSUPERVISED AND SEMI-SUPERVISED LEARNING WITH CATEGORICAL
GENERATIVE
ADVERSARIAL NETWORKS
SpringenbergJT.UnsupervisedandSemi-supervisedLearningwithCategoricalGenerativeAdversarialNetworks[J].ComputerScience,2015.原文下载链接2016ICLR会议论文Abstract文中作者提出一种从为标记或部分标记数据中学习判别分类器的方法.方法是基于一个目标函数,在观测样本和他们预
菜鸟要超神
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2017-02-18 16:32
翻译阅读笔记
生成式对抗网络(
Generative
Adversarial Nets)
一、简介2016年12月5日,在西班牙巴塞罗那举办的NIPS会议上,本文的作者也就是IanGoodfellow,依旧以他的代表作-生成式对抗网络-为主题进行了演讲。该网络自2014年问世以来,一直受到机器学习领域的高度关注,说这是近几年最棒的想法也不为过。论文提出了一种对抗式的估计模型生成方法,该方法不同于其他方法的地方在于训练生成模型G的同时,并训练一个判别模型D。D用来判别数据是来自真实采样还
弓如霹雳弦惊
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2017-02-16 16:29
深度学习
生成式对抗网络(
Generative
Adversarial Nets)
一、简介2016年12月5日,在西班牙巴塞罗那举办的NIPS会议上,本文的作者也就是IanGoodfellow,依旧以他的代表作-生成式对抗网络-为主题进行了演讲。该网络自2014年问世以来,一直受到机器学习领域的高度关注,说这是近几年最棒的想法也不为过。论文提出了一种对抗式的估计模型生成方法,该方法不同于其他方法的地方在于训练生成模型G的同时,并训练一个判别模型D。D用来判别数据是来自真实采样还
弓如霹雳弦惊
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2017-02-16 16:29
深度学习
Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a
Generative
Adversarial Network
Photo-RealisticSingleImageSuper-ResolutionUsingaGenerativeAdversarialNetworkLedigC,TheisL,HuszarF,etal.Photo-RealisticSingleImageSuper-ResolutionUsingaGenerativeAdversarialNetwork[J].2016.Abstract尽管采用
菜鸟要超神
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2017-02-15 10:05
翻译阅读笔记
生成对抗网络(GAN:
Generative
Adversarial Networks)
论文:Goodfellow,Ian,etal.“Generativeadversarialnets.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2014.GAN启发自博弈论中的二人零和博弈,由[Goodfellowetal,NIPS2014]开创性地提出,包含一个生成模型(generativemodelG)和一个判别模型(discriminative
junmuzi
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2017-02-05 09:23
CV
&
ML
Generative
Adversarial Networks(GANs) NIPS 2016 tutorial - Insights
Pic1生成模型类别密度(概率)估计:在不了解时间概率分布的情况下,先假设随机分布,然后通过数据观测来调整确定真正的概率密度(or应该理解为无限趋近于真正的概率密度)。样本生成:利用已有的训练样本数据,通过训练后的模型生成类似的“样本”。构建生成模型最大似然估计:给定了观察数据以评估模型参数(估计出分布模型)的方法。当今大部分生成模型都需要用到马尔科夫链,GAN是目前唯一一种从数据观测直接一步到位
Leviosa
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2017-01-20 12:02
[译] Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian
Generative
Adversarial Networks
题目:使用马尔可夫生成对抗网络进行预先计算的实时纹理合成文章地址:《PrecomputedReal-TimeTextureSynthesiswithMarkovianGenerativeAdversarialNetworks》arXiv.1604.04382(转载请注明出处:http://www.jianshu.com/p/6054799d7bb1,谢谢!)Abstract本论文提出了马尔可夫生成
zhwhong
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2017-01-15 21:54
生成对抗网络的tensorflow实现
生成对抗网络的tensorflow实现原文地址:http://blog.evjang.com/2016/06/
generative
-adversarial-nets-in.html这是关于使用tensorflow
xiaohu2022
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2017-01-08 15:26
DeepLearning
Generative
Adversarial Networks(Section 3)
3GANs如何工作?我们现在已经看过了几种其他的生成式模型,并解释了GANs与他们的不同原理。但是GANs是如何工作的呢?3.1GAN框架GANs的基本思想是设置两个参与人的博弈。其中一个是生成器(generator)。生成器产生来自和训练样本一样的分布的样本。另外一个判别器(discriminator)。判别器检查这些样本来确定他们是真实的还是伪造的。判别器使用传统的监督学习技术进行训练,将输入
朱小虎XiaohuZhu
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2017-01-05 14:23
Generative
Adversarial Networks(Section 2)
2生成式模型如何工作?比较GANs和其他生成式模型有何不同?我们现在了解了生成式模型能做什么以及为何有必要来构建生成式模型。现在我们要问:生成式模型如何工作的?尤其是,相比于其他的生成式模型,GANs如何工作?2.1最大似然估计(Maximumlikelihoodestimation)为了简化讨论,我们先来看看通过最大似然原理进行的生成式模型。不是所有的生成式模型采用最大似然。一些生成式模型默认是
朱小虎XiaohuZhu
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2017-01-04 14:42
Generative
Adversarial Networks - Related work
基于深度学习的图像生成模型GAN的发展历史梳理。重要文献:1.《GenerativeAdversarialNets》2.《ConditionalGenerativeAdversarialNets》3.《DeepGenerativeImageModelsusingaLaplacianPyramidofAdversarialNetworks》4.《UnsupervisedRepresentationL
Leviosa
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2016-12-28 21:15
Generative
adversarial nets 论文笔记
发现了一个很好的关于此论文的笔记:http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/522159831.首先,判别模型和生成模型的概念(discriminativemodelvs.generativemodel)不过本文的判别和生成并不是这个意思!!!ref:http://blog.csdn.net/Fishmemory/article/det
LuckyDeLemon
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2016-12-16 07:09
生成式对抗网络GAN研究进展(五)——Deep Convolutional
Generative
Adversarial Nerworks,DCGAN
【前言】 本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(GenerativeModels)中生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork)的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络。本文涉及的论文有:GoodfellowIan,Pouget-A
Solomon1588
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2016-09-18 00:00
机器学习
计算机视觉CV
深度学习
机器学习
生成模型(
Generative
)和判别模型(Discriminative)
生成模型(
Generative
)和判别模型(Discriminative)引言最近看文章《Asurveyofappearancemodelsinvisualobjecttracking》(XiLi,ACMTIST
realkate1
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2016-07-19 11:00
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