Goodfellow 第3页

GAN 生成对抗模型详解

Goodfellow等人提出来的GAN是通过对抗过程估计生成模型的新框架。在这种框架下，我们需要同时训练两个模型，即一个能捕获数据分布的生成模型G和一个能估计数据来源于真实样本概率的判别模型D。

@浪里小白龙·2020-08-21 10:38

GAN——生成对抗网络详解

qian99·2020-08-21 09:25

《深度学习》(美)Ian Goodfellow 花书简要笔记（第一部分：应用数学与机器学习基础）

说明:本篇Blog为自己刷《深度学习》时的简要笔记，仅记录对自己有启发或不熟悉的知识点，并非全面笔记。不过，对于任何一个学深度学习的人来说，这本书真的算是很好的一本入门书籍，公式推导都特别细致，很难得，必刷指数五颗星~第一章引言1、人工智能的真正挑战在于解决那些对于人来说很容易执行、但很难形式化描述的任务；人工智能的一个关键性挑战在于如何将这些非形式化的知识传达给计算机。2、对于很多任务来说，我们

Taowenx·2020-08-20 13:26

深度学习之OCR（一）——多数字识别_Multi-digit Number Recognition

Multi-digitNumberRecognitionfromStreetViewImageryusingDeepConvolutionalNeuralNetworks.IanJ.Goodfellow

Vic时代·2020-08-17 11:17

python深度学习---生成式对抗网络（GAN）

生成式对抗网络（GAN，generativeadversarialnetwork）由Goodfellow等人于2014年提出，它可以替代VAE来学习图像的潜在空间。'''

SunChao3555·2020-08-17 11:03

GAN(生成式对抗网络)通过CIFAR-10实例理解

大数据实验学习打卡第N次记录一、什么是GAN（生成式对抗网络）生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）是由Goodfellow等人于2014年提出的，它可以替代VAE来学习图像的潜在空间

咕嘟咕嘟怪·2020-08-17 10:10

深度学习与计算机视觉(PB-02)-数据增强

根据Goodfellow等人的观点，我们对学习算法的任何修改的目的都是为了减小泛化误差，而不是训练误差。

Greeksilverfir·2020-08-16 16:08

LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS

前言：这篇paper提出的BigGAN可谓是截至2018年在生成图片质量和多样性方面性能最好的GAN了，作者是赫瑞瓦特大学的AndrewBrock，目前在谷歌实习，这位实习生得到Goodfellow等多位前辈的关注

Miss Wu·2020-08-15 11:07

PCA(主成分分析) python实现

Goodfellow的深度学习感觉是从另一个方面展开的，比较好玩。实现部分的最后使用了sklearn库中的PCA做了简单的验证。效果图都在下面。比较粗糙，欢迎指正！

Roc-Ng·2020-08-13 23:45

走进生成对抗式网络（GAN）摘记

自从OpenAI的IanJ.Goodfellow大神发的开创性文章GAN以后，GAN的发展是膨胀式的，工业界的各个大牛也随之加入GAN蓬勃发展的大军中。

sunbaigui·2020-08-08 21:19

Generative Adversarial nets（GAN）学习笔记

上周在看ReID系列的论文，在“AcamerastyleadaptionforpersonReld”里面，他提到使用的网络就是GAN，于是找出J.Goodfellow这篇2014年的论文，好好的拜读了一下

super多多·2020-08-07 20:10

“GANs 之父”Goodfellow亲身传授：深度学习未来的8大方向和入门AI必备的三大技能...

在问答环节中，Goodfellow不仅介绍了谷歌大脑(GoogleBrian)目前正在进行的工作，还详细阐述了GANs目前碰到的各种问题，以及未来的发展方向。

weixin_33714884·2020-08-04 23:57

斯坦福CS231n Spring 2017开放全部课程视频

而最近刚刚结课的CS231nSpring2017仍由李飞飞主讲，并邀请了Goodfellow等人对其中部分章节详细介绍。

snwang_miss·2020-08-04 18:37

Conditional Generative Adversarial Nets论文笔记

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

小时候贼聪明·2020-07-29 12:01

人工智能之GAN算法

2014年GoodFellow等人发表了一篇论文“Goodfellow,Ian,etal.Generativeadversarialnets."AdvancesinNeuralInform

云淡风清的Coding·2020-07-28 07:30

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

作者丨薛洁婷学校丨北京交通大学硕士生研究方向丨图像翻译研究动机自2014年Goodfellow等人提出生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)以来，关于GAN

PaperWeekly·2020-07-15 21:11

深度学习体会1-初步接触深度学习

从2016年5月中旬到2016年6月中旬，本人将I.Goodfellow的深度学习一书大概看了一遍，看的稀里糊涂，只从整体上了解了一下深度学习的发展历史、基本概念、常用方法和模型以及应用情况。

June_ML·2020-07-14 11:44

无中生有炼丹术，生成逼真卡通人脸——DCGAN(对抗生成网络）实战

今天笔者斗胆来介绍一下在学术界大名鼎鼎的GAN(GenerativeAdversarialNetworks),此网络结构由IanJ.Goodfellow大神在2014年提出，一经推出，就引爆了学术界。

王同学死磕技术·2020-07-14 01:19

Goodfellow等人用它生成一组合理图像

近日，谷歌DavidBerthelot、PeymanMilanfar，以及Goodfellow提出了一种名为LAG的生成器，可以基于一张低分辨率图像生成一组合理的

我爱计算机视觉·2020-07-13 08:11

“GANs之父”Goodfellow 38分钟视频亲授：如何完善生成对抗网络？（上）

编者按：深度学习顶级盛会NIPS于今年12月初在巴塞罗那举行，相信有很多人都无法参加。不过，有另一个AI盛会却是全世界所有人都能参加的，叫做“AIWITHTHEBEST”，已于今年9月在网络世界里召开。演讲嘉宾有100多人，其中就有“GANs之父”IanGoodfellow。这个会议由于是网络播出，所以有完整录像，雷锋网对比IanGoodfellow在NIPS的演讲内容，二者十分相仿，故在此将此次

love666666shen·2020-07-13 07:16

【深度学习】生成式对抗网络原理与GAN/WGAN/WGAN-GP初步

GAN生成对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）相比于CNN与RNN是一项比较新的技术，由IanJ.GoodFellow于2014年提出，随后不断发展，目前已经广泛用于图像生成

Swocky·2020-07-13 01:33

对抗攻击——构造对抗样本欺骗机器的学习

第二个性质就是对抗攻击的理论基础，后来Goodfellow

migrant-worker·2020-07-08 18:41

ADVERSARIAL EXAMPLES IN THE PHYSICAL WORLD

文章目录概主要内容leastlikelyclassadv.实验1l.l.c.adv.的效用实验二AlexeyKurakin,IanJ.Goodfellow,SamyBengio,ADVERSARIALEXAMPLESINTHEPHYSICALWORLD

MTandHJ·2020-07-06 23:01

[深度学习论文笔记][Adversarial Examples] Explaining and Harnessing Adversarial Examples

Goodfellow,IanJ.,JonathonShlens,andChristianSzegedy.

Hao_Zhang_Vision·2020-07-06 22:09

过拟合与欠拟合

Goodfellow的解释感觉很精辟：我们在训练网络的时候往往有两大目标：降低训练误差缩小训练误差与测试误差的差距这两点其实分别对应着：欠拟合与过拟合。

Frank（Zhiyang-Dou）·2020-07-06 15:27

Generative Adversarial Nets论文笔记+代码解析

前面在GenerativeAdversarialNets（译）一文中对2014年IanJ.Goodfellow这位大牛关于GAN的文章进行了全文的翻译，在翻译的过程中，遇到的不少的问题，也有一些自己的理解

小时候贼聪明·2020-07-06 07:45

GAN之父Ian Goodfellow ：那个赋予机器想象力的人类

通过使用两个神经网络的相互对抗，IanGoodfellow创造了一个强大的AI工具。而现在，他以及我们所有人都必须开始面对其所带来的后果了。*本文系mittechnologyreview的人物特写，希望阅读英文原文的读者请拉至文末查看原文链接。2014年的一晚，IanGoodfellow和一个刚刚毕业的博士生一起喝酒庆祝。在蒙特利尔一个酒吧，一些朋友希望他能帮忙看看手头上一个棘手的项目：计算机如何

煊琰·2020-07-06 02:36

深度学习-54:生成式对抗网络GAN(原理、模型和演进)

Goodfellow认为正确使用数据的方式，先对数据集的特征信息有insight之后，再干活。在2014年，Goodfellow等提

MTVideoAI·2020-07-05 11:46

Maxout的深入理解

转之：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3428843.htmlmaxout出现在ICML2013上，作者Goodfellow将maxout和dropout结合后

不良CV研究生·2020-07-02 14:53

GAN Zoo：千奇百怪的生成对抗网络，都在这里了

自从Goodfellow2014年提出这个想法之后，生成对抗网络（GAN）就成了深度学习领域内最火的一个概念，包括LeCun在内的许多学者都认为，GAN的出现将会大大推进AI向无监督学习发展的进程。

c2a2o2·2020-07-01 19:48

keras之GAN and wavenet

GAN用于学习怎么生成仿真数据（NIPS2016Tutorial:GenerativeAdversarialNetworks,byI.Goodfellow,2016）WAVENET是一个深度GAN，用于让电脑生成人声和乐器声

yinfang1252·2020-06-30 07:58

朴素贝叶斯分类法（非常朴素的解释）

最近在做一个短文本分类系统，尝试用朴素贝叶斯算法做了baseline的模型（最终没有采用这种算法），朴素贝叶斯法是个非常简单高效的分类算法，这个算法断断续续看了好几遍，今天做一个总结，内容参考了李航的《统计学习方法》以及Goodfellow

wuyijian_ml·2020-06-29 22:23

生成对抗网络GAN---生成mnist手写数字图像示例（附代码）

IanJ.Goodfellow等人于2014年在论文GenerativeAdversarialNets中提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架。

陶将·2020-06-29 03:22

Maxout Networks原理及源码

本篇blog内容基于MaxoutNetworks(Goodfellow,YoshuaBengio,2013)。在GAN很多应用中都用到了这个技巧。

gdtop818·2020-06-28 20:03

[深度学习论文从0开始]

Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap1DeepLearningHistoryandBasics（深度学习历史及基础）1.0Book[0]Bengio,Yoshua,IanJ.Goodfellow

gdtop818·2020-06-28 20:58

Deep Learning (中文版&英文版)

BengioYoshua，IanJ.Goodfellow和AaronCourville共同撰写的《深度学习》（DeepLearning）是一本为了帮助学生及从业者入门机器学习，并专注于深度学习领域的教材

weixin_33958366·2020-06-28 08:35

对抗神经网络(Adversarial Nets)的介绍[1]

简介概念介绍对抗名字的由来及对抗过程对抗NN的模型对抗NN的模型和训练判别网络D的最优值模拟学习高斯分布对抗NN实验结果《生成对抗NN》代码的安装与运行对抗网络相关论文论文引用一、对抗NN简介大牛IanJ.Goodfellow

张骞晖2·2020-06-27 06:19

【tensorflow学习】最简单的GAN 实现

1.GAN基本思想生成式对抗网络GAN(Generativeadversarialnetworks)是Goodfellow等在2014年提出的一种生成式模型。GAN的核心思想来源于博弈论的纳什均衡。

adrianna_xy·2020-06-27 03:20

[转载]--令人拍案叫绝的Wasserstein GAN

WassersteinGAN郑华滨·2天前在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文《WasserteinGAN》却在Reddit的MachineLearning频道火了，连Goodfellow

supercloud·2020-06-26 16:59

【深度学习下一大突破】吴恩达对话 Hinton、Bengio、Goodfellow（视频）

【深度学习下一大突破】吴恩达对话Hinton、Bengio、Goodfellow（视频）[日期：2017-08-11]来源：新智元作者：[字体：大中小]【新智元导读】吴恩达深度学习系列课程Deeplearning.ai

starzhou·2020-06-26 14:09

[深度学习与计算机视觉] 斯坦福 CS231n 2017 学习笔记 -1 (Lecture 1: Introduction;课程介绍)

而最近才刚刚结课的CS231nSpring2017仍由李飞飞带头主讲，并邀请了Goodfellow等人对其中部分章节详细介绍。本课程从计算机视觉的基础概念开始，在奠定了基

holeung·2020-06-26 14:08

Wasserstein GAN有这么神！吗？

WassersteinGAN在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文《WassersteinGAN》却在Reddit的MachineLearning频道火了，连Goodfellow

lornatang·2020-06-26 09:25

SA-GAN - Self-Attention Generative Adversarial Networks 论文解读（附代码）

DimitrisMetaxas,AugustusOdena,“Self-AttentionGenerativeAdversarialNetworks”，arXiv:1805.08318作者是RU的HanZhang，并且Goodfellow

mx54039q·2020-06-24 16:21

生成对抗样本研究笔记

gan2.3.5基于决策访问次数2.3.6其他3对抗源码3.1cleverhans3.2advBox3.3foolbox4补充5.参考文献1引言对抗样本（adversarialexamples）的概念当初是goodfellow

Louis_lan·2020-06-24 06:33

【干货】生成对抗网络GANs算法在医学图像领域应用总结

Goodfellow等人,介绍了生成对抗网络（GAN）以模拟数据分布。由于与两个基本属性相关的原因，GAN可以合成真实图像。GAN是一种无监督的训练方法，可以通过类似于人类学习图像特征的方式获取信息。

imalg图像算法·2020-06-23 12:42

[Read Paper] Maxout Networks

Title:MaxoutNetworksAuthor:IanJ.Goodfellow,DavidWarde-FarleyMehdiMirzaetal.摘要：Weconsidertheproblemofdesigningmodelstoleveragearecentlyintroducedapproximatemodelaveragingtechniquecalleddropout.Wedefine

LinJM-机器视觉·2020-06-22 00:02

GAN学习笔记（1）：GAN综述

GAN学习笔记（1）：GAN综述生成式对抗模型GAN(Generativeadversarialnetworks)是Goodfellow等[1]在2014年提出的一种生成式模型，目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向

scarletouyang·2020-06-21 07:30

对抗样本与生成式对抗网络

上直播时表示生成对抗性网络近期人工智能最值得期待的算法之一，到近日生成对抗性网络的发明者IanGoodfellow在Quora上直播讲述自己的学习经历和研究，而对比起LeCun,IanGoodfellow的知名度可能没有那么高，但是Goodfellow

罗韵·2020-06-21 03:57

论文阅读：Generative Adversarial Nets

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

MatthewY·2020-04-06 19:37

关于生成对抗网络GANs算法在医学图像领域如何应用