Goodfellow 第2页

深度学习Goodfellow第二章线性代数笔记

目录一、数学概念二、矩阵逆的存在条件和一些分析方法1.矩阵逆存在的条件2.特征分解一、数学概念标量(scalar)：一个标量就是单独的一个数。一般用斜体的小写字母表示标量，会明确数的类型。例如，s∈Rs\in\mathbb{R}s∈R表示一个实数标量。向量(vector)：一个向量是一列数。一般用粗体的小写字母表示，x∈Rn\boldsymbol{x}\in\mathbb{R}^{n}x∈Rn表示

老王伯伯·2022-11-24 22:11

Goodfellow深度学习笔记--神经网络架构

目录损失函数指标选择交叉熵交叉熵代码使用最大似然的优势损失函数的具体形式用于高斯输出分布的线性单元用于Bernoulli输出分布的sigmoid单元用于Multinoulli输出分布的softmax单元MixtureGaussianDistribution总结隐藏单元架构设计更深层的好处反向传播梯度链式法则仿射层sigmoidsoftmax正则化参数范数惩罚L2参数正则化L1正则化数据集增强噪声鲁

iwill323·2022-11-24 14:21

DCGAN 论文简单解读

是2014年IanJ.Goodfellow的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来，以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper.关于基本的GAN的原理，可以参考原始paper

weixin_33852020·2022-11-24 13:05

看英语论文Explaining and Harnessing Adversarial Examples，头疼。。

EXPLAININGANDHARNESSINGADVERSARIALEXAMPLESIanJ.Goodfellow,JonathonShlens&ChristianSzegedyGoogleInc.,MountainView

佛珠散了一地·2022-11-24 01:56

轻松学Pytorch – 构建生成对抗网络

01.什么是生成对抗网络IanJ.Goodfellow在2014年提出生成对抗网络，从此打开了深度学习中另外一个重要分支，让生成对抗网络（GAN）成为与卷积神

小白学视觉·2022-11-23 15:47

WGAN两篇论文的中文详细介绍

SCU-JJkinging·2022-11-22 21:00

GAN详解与PyTorch MINIST手写数字生成实战

2、构建辨别器和生成器3、训练模型GAN简介GAN（GenerativeAdversarialNets）用中文来说就是生成对抗网络，它是IanJ.Goodfellow在2014年提出的一种深度学习网络模型

爱编程的机器猫·2022-11-20 19:23

深度学习～生成式对抗神经网络GAN

概念生成式对抗神经网络是由Goodfellow第一次提出的，现在被广泛地应用于计算机视觉CV，图像处理等许多领域。IanGoodfellow,JeanPouget-Abadie,Mehdi

天狼啸月1990·2022-11-20 14:22

深度学习生成对抗网络（GAN）

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。

杨丝儿·2022-11-20 00:46

GAN网络系列博客(一)：用于人脸生成的StyleGAN结构

简介GAN网络自2014年由Goodfellow提出后，立刻引

程序猿老甘·2022-11-15 14:10

历时 6 年发展，GAN 领域当下最热门的“弄潮儿”都有哪些？

据说GAN是Goodfellow手握扎啤在酒吧灵机一动所得（咦？这篇文章突然散发出麦芽的香气）。GAN的诞生是AI界的里程碑，为这个本已生机勃勃的领域打开了一扇全新的大门

喜欢打酱油的老鸟·2022-10-19 08:45

GAN 领域当下最热门的“弄潮儿”都有哪些？

据说GAN是Goodfellow手握扎啤在酒吧灵机一动所得（咦？这篇文章突然散发出麦芽的香气）。GAN的诞生是AI界的里程碑，为这个本已生机勃勃的领域打开了一扇全新的大门。

人工智能与算法学习·2022-10-19 08:15

GANs简述（一）Generative Adversarial Nets

0、说在开头最近接触到基于机器学习进行入侵检测的项目，加上研讨班上需要面向毕设预开题，在看了最近一些论文之后打算开始小白的GANs之旅，这篇先从Goodfellow在2014年最早提出GANs这一概念的文章说起

tamchikit·2022-09-27 09:19

GAN（Generative Adversarial Nets）的发展

产生式对抗网络存在问题：1.无法表示数据分布2.速度慢3.resolution太小，大了无语义信息4.无reference5.intendtogeneratesameimage6.梯度消失论文摘要：1、Goodfellow

deye1979·2022-09-27 09:47

《generative adversarial nets》的解读以及实现

一论文解读1.1论文基本信息《GenerativeAdversarialNets》是IanJ.Goodfellow发表在NIPS2014上的一篇论文，也是GANs的开山之作。

勤奋的ls丶·2022-09-27 09:47

数据集应用｜如何简单使用PyTorch搭建GAN模型

2014年，Goodfellow等人则提出生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,G

OpenCV中文网公众号·2022-09-20 07:50

如何通过DCGAN实现动漫人物图像的自动生成？

生成对抗网络的理念由Goodfellow于2014年提出的，它的发展历程只有六年，却对人工智领域带来了极大的冲击。GAN的博弈过程，就是使用生成器制造的数据分布来拟合真实的数据分布。

tt8889·2022-09-10 07:53

基于生成对抗网络结构的图像修复（GAN）

GAN网络的最初发展史自2014年10月Goodfellow等人提出了一个通过对抗过程生成模型的框架开始，GAN网络就成为近年来在无监督学习复杂分布中最具前景的方法之一。

骨灰小鱼人提莫·2022-07-31 11:46

《深度学习》(美)Ian Goodfellow 花书简要笔记（第二部分：深度网络）

本部分是目前应用比较成熟的深度学习基础方法。推荐李飞飞老师的CS231n课程（网易云课堂有全部视频和课件，建议把编程作业刷了）配合学习~第六章深度前馈网络1、我们最好将前馈神经网络想成是为了实现统计泛化而设计出的函数近似机。2、线性模型的一个明显缺陷：模型的能力被局限在线性函数里，所以它无法理解任何两个输入变量间的相互作用。3、基于梯度的学习代价函数：（1）最大似然学习条件分布（2）学习条件统计量

Taowenx·2022-07-25 07:30

【研究生工作周报】（第七周）

学习目标：GAN对抗生成网络《深度学习》第六章前馈神经网络《深度学习》第七章深度学习中的正则化学习内容：IanJ.Goodfellow《GenerativeAdversarialNets》李宏毅深度学习课程关于

wangyunpeng33·2022-06-27 07:29

从苹果离职的大佬 Goodfellow 加入 DeepMind 继续远程办公

近日，有外媒报道称Goodfellow现在已经“无缝”找到了可以继续远程办公的新单位——已被谷歌收购的DeepMind（Alphabet旗下子公司）任职。

·2022-05-19 12:42

GAN 之父 Ian Goodfellow 从苹果离职：“拒绝”回办公室上班|灵活办公才是最好的政策

近日，据外媒Verge的ZoëSchiffer在社交媒体上爆料称，GAN之父、现苹果公司机器学习项目组总监IanGoodfello因不想回办公室上班而宣布辞职。至今，他已在苹果工作了近四年。据报道，IanGoodfello在一封电子邮件中向员工透露了这一消息。他表示宣布辞职的部分原因，是由于苹果公司恢复了办公室工作的计划：要求员工在4月11日前每周至少在办公室工作一天，5月2日前每周至少工作两天，

·2022-05-09 13:10

生成对抗网络及其应用

Goodfellow等于2014年提出一种新型生成式模型——生成对抗网络（GAN,gener

小段学长·2022-05-08 07:09

对抗样本之FGSM原理&实战

实现2.1建立模型2.2FGSM模块2.3测试2.4可视化对比2.5对比样本与对抗样本1、FGSM原理论文Explainingandharnessingadversarialexamples.这篇论文由Goodfellow

gkw·2022-04-21 21:36

生成式对抗网络(GANs)简介

事实上，它是由PawelAdamicz博士(左)和他的博士生KavitaSundarajan博士(右)发明的，他们在2000年就有了GAN的基本想法，比Goodfellow博士发表的GAN论文早了14年

@BangBang·2022-02-10 12:44

快速了解生成对抗网络

Goodfellow认为这是主要是由于生成网络的结果难以确定（没有合适的损失函数）。生成对抗网络直接跳过了损失函数这一步，通过两个网络相互制约来实现训练过程。

机器学习中·2022-02-09 04:00

生成对抗网络的tensorflow实现教程

前言这是关于使用tensorflow来实现Goodfellow的生成对抗网络论文的教程。

机器学习算法工程师·2022-02-05 12:50

sequence GAN 实践

TutorialGenerativeAdversarialNetworks(GANs)IanGoodfellow,OpenAIResearchScientistNIPS2016tutorialBarcelona,2016-12-4Goodfellow2016NIPS

_蟾宫客·2022-02-05 10:29

【GAN ZOO阅读】Generative Adversarial Nets 生成对抗网络原文翻译 by zk

IanJ.Goodfellow,JeanPouget-Abadie∗,MehdiMirza,BingXu,DavidWarde-Farley,SherjilOzair†,AaronCourville,YoshuaBengio

hyczkg·2022-02-04 17:49

Goodfellow 等人提出 Adversarial Spheres：从简单流形探讨对抗性样本的来源

近日，IanGoodfellow等人提出对抗性同心高维球，他们利用数据流形的维度来研究输入维度的改变对神经网络泛化误差的影响，并表明神经网络对小量对抗性扰动的脆弱性是测试误差的合理反应。已经有大量工作证明，标准图像模型中存在以下现象：绝大多数从数据分布中随机选择的图片都能够被正确分类，但是它们与那些被错误分类的图片在视觉上很类似（Goodfellowetal.,2014;Szegedyetal.,

机器之心V·2022-02-04 15:31

论文解读（GAN）《Generative Adversarial Networks》

PaperInformationTitle：《GenerativeAdversarialNetworks》Authors：IanJ.Goodfellow,JeanPouget-Abadie,M.Mirza

cute_Learner·2022-02-03 17:00

对抗生成网络GANs论文精读及研究方向思考

GAN领域相关的研究要从Goodfellow在2014年发表在arXiv上

方蠢鱼·2021-11-20 18:01

一文使用PyTorch搭建GAN模型！

2014年，Goodfellow等人则提出生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetw

·2021-08-11 18:32

Conditional Generative Adversarial Nets论文总结

论文地址：ConditionalGenerativeAdversarialNets2014年，Goodfellow提出了GenerativeAdversarialNetworks，在论文的最后他指出了GAN

_Joe·2021-06-10 16:12

快速梯度标志攻击 FGSM（Fast Gradient Sign Attack）

快速梯度标志攻击（FGSM），是迄今为止最早和最受欢迎的对抗性攻击之一，它由Goodfellow等人在[ExplainingandHarnessingAdversarialExamples](https

limus·2021-06-07 08:06

《Deep Learning》（深度学习）中文版

PS:Goodfellow是GAN网络的创始人Bengio(本杰明)就不用多说了,他和杨立坤(YanLeCun),辛顿(Hinton)并称为深度学习三大牛.重点内

斐波那契的数字·2021-05-10 12:48

“GAN之父”Goodfellow与网友互动：关于GAN的11个问题（附视频）

编者按：昨天，雷锋网根据IanGoodfellow演讲视频的前20分钟整理出《“GANs之父”Goodfellow38分钟视频亲授：如何完善生成对抗网络？

love666666shen·2020-09-11 22:07

nlp对抗训练(Keras实现)

FastGradientMethod（FGM），它由GAN之父Goodfellow在论文

dataastron·2020-09-11 21:49

GAN 生成对抗网络

一、GAN简介GAN：GenerativeAdversarialNetworkLanJ.Goodfellow等于2014年10月在GenerativeAdversarialNetwork中提出的一个通过对抗过程估计生成模型的新框架

Rachel_nana·2020-09-11 21:31

GAN的系列经典模型讲解

文章目录概述一、CGAN1、基本思想2、模型简介3、应用二、DCGAN1、基本思想2、模型简介三、WGAN1、模型解析2、模型优点四、LSGAN1、基本思想2、模型解析概述自从Goodfellow2014

陈小虾·2020-09-11 21:13

Maxout 的简单理解与实现

Maxout是Goodfellow在2013年提出的一个新的激活函数，相比于其它的激活函数，Maxout本身是需要参数的，参数可以通过网络的反向传播得到学习，相应地，它比其它激活函数有着更好的性能，理论上可以拟合任意凸函数

Sigure_Mo·2020-09-10 16:44

【GAN货】生成式对抗网络资料荟萃（原理/教程/报告/论文/实战/资料库）

简介生成式对抗网络，是近些年来最火的无监督学习方法之一，模型由Goodfellow等人在2014年首次提出，将博弈论中非零和博弈思想与生成模型结合在一起，巧妙避开了传统生成模型中概率密度估计困难等问题，

weixin_34090643·2020-08-25 17:45

卷积版本的GAN: DCGANs

DCGANsUnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks(arxiv1511.06434)和GAN开上之作:GenerativeAdversarialNetworks（Goodfellow2014

wulw1990·2020-08-25 05:18

OKGAN：线上训练GAN的方法

复杂网络论文标题：OnlineKernelbasedGenerativeAdversarialNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.11432引言GAN从2014年被Goodfellow

PaperWeekly·2020-08-25 00:29

论文阅读：Generative Adversarial Nets

它的作者是IanJ.Goodfellow,JeanPouget-Abadie*,MehdiMirza,BingXu,DavidWarde-Farley,SherjilOzair,AaronCourville

MatthewY·2020-08-22 14:21

深度学习 + 基因组学：破译人类 30 亿碱基对

自从2013年变分自动编码器（VAEs）被提出，2014年Goodfellow提出生成对抗网络（GANs）起，生成式模型（generativemodels）深得深度学习研究者的青睐。

weixin_34148456·2020-08-22 14:11

正文：对抗神经网络（Generative Adversarial Nets-GAN）

看了Goodfellow的论文（GenerativeAdversarialNets），找了很多相关资料，想整理一下，包括论文的大概梳理，以及后面的代码实现讲解等。

MiracleJQ·2020-08-22 03:19

DL | GAN: Generative Adversarial Nets 生成对抗网络算法学习

题外话：本文是生成对抗网络GAN的基础理论学习的笔记，主要是基于Goodfellow于2014年发表的论文GenerativeAdversarialNets。

1LOVESJohnny·2020-08-22 00:14

生成对抗网络GAN（六）深入理解生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）

生成对抗网络(Generativeadversarialnets,GAN)是Goodfellow等人在2014年提出的一种生成式模型。GAN是由一个生成器和一个判别器构成。

清风思月·2020-08-21 12:02

一文读懂对抗生成网络的3种模型

i6635851641293636109/2018-12-1714:53:28基于对抗生成网络技术的在线工具edges2cats，可以为简笔画涂色前言在GAN系列课程中分别讲解了对抗生成网络的三种模型，从Goodfellow

喜欢打酱油的老鸟·2020-08-21 11:30

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