Infogan

InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets

InfoGAN:通过信息最大化的生成对抗网络进行的可解释表示的学习摘要：这篇论文描述了InfoGAN，一种对于对抗生成网络的信息理论上的扩展，它能够以完全无监督的方式学习分离的表达。

马小李23·2023-10-27 13:27

百面机器学习（13）生成式对抗网络

抓住低维的幽灵03DCGAN：当GANs遇上卷积05IRGAN：生成离散样本06SeqGAN：生成文本序列生成式对抗网络：GAN,GenerativeAdversarialNetworkGAN的变种：WGAN、InfoGAN

有石为玉·2023-09-29 02:09

InfoGAN:通过信息最大化的生成对抗网络进行的可解释表示的学习

code摘要：这篇论文描述了InfoGAN，一种对于对抗生成网络的信息理论上的扩展，它能够以完全无监督的方式学习分离的表达。

Lornatang·2023-09-03 23:23

【AI算法学习】基于AutoEncoder的生成对抗网络

基于AutoEncoder的生成对抗网络：VAE-GANAutoEncoderVAEGANVAE-GANDCGANInfoGANss-InfoGAN论文链接"生成模型（Generativemodeling

镰刀韭菜·2023-04-20 01:52

InfoGAN解读

InfoGAN的概念最早来自论文InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNets

6e845d5ac37b·2023-02-06 17:57

InfoGAN: Information Maximizing Generative Adversarial Nets论文阅读

[toc]1.InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNetsarXiv

山雾幻华·2023-02-03 11:02

【论文速览】深度模型-降维与聚类

【论文速览】深度模型-降维与聚类【文章一】InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNets

1000110011111101010100101111101·2023-01-22 07:59

深度学习 Day 9——浅知有关GAN训练与预测

1、定义问题2、选择GAN架构3、在真实数据集上训练判别器4、训练生成器5、训练假数据判别器6、使用判别器的输出训练生成器四、不同类型的GAN1、DCGAN2、CGAN3、LSGAN4、ACGAN5、InfoGAN

-北天-·2023-01-19 20:20

InfoGAN详细介绍及特征解耦图像生成

原文：https://www.pudn.com/news/6228cd9b9ddf223e1ad113b8.htmlInfoGAN详细介绍及特征解耦图像生成一.InfoGAN框架理解特征耦合InfoGANInfoGAN

javastart·2023-01-17 09:04

特征解耦,torch.cumprod(),np.random.seed(),plt.scatter

1.infoGAN通常，我们学到的特征是混杂在一起的，如上图所示，这些特征在数据空间中以一种复杂的无序的方式进行编码，但是如果这些特征是可分解的，那么这些特征将具有更强的可解释性，我们将更容易的利用这些特征进行编码

weixin_44040169·2023-01-12 07:25

FiNet 和 InfoGAN

学习报告3目录学习报告3兼容多样的时尚形象修复FiNet:CompatibleandDiverseFashionImageInpainting（ICCV2019）通过信息最大化可生成对抗网络的可解释表示学习InfoGAN

chocoboeater·2023-01-08 10:57

生成对抗网络gan原理_GAN对抗生成神经网络--全面理解

目录•生成与判别•生成模型:贝叶斯、HMM到深度生成模型•GAN对抗生成神经网络•DCGAN•ConditionalGAN•InfoGan•WassersteinGAN非监督学习及GAN•非监督学习：训练集没有标注

weixin_39771614·2023-01-05 21:34

β-VAE：学习具有约束框架的基本视觉概念--附件

LEARNINGBASICVISUALCONCEPTSWITHACONSTRAINEDVARIATIONALFRAMEWORK摘要（Abstract）A.附录（APPENDIX）A.1模型框架详解（MODELARCHITECTUREDETAILS）A.2.INFOGAN

Wendy_WHY_123·2022-12-28 14:14

InfoGAN 生成时序序列

InfoGAN生成时序序列简介完整代码：https://github.com/SongDark/timeseries_infogan 本文介绍用InfoGAN生成多维时序序列。

蕉叉熵·2022-12-28 08:04

InfoGAN：通过最大化生成性对抗网络的可解释表示

InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNets论文地址：http:

BonjourDurant·2022-12-28 08:00

从互信息角度理解生成对抗网络：infoGAN

文章目录回顾：生成对抗网络GenerativeAdversarialNets从互信息角度理解GANInfoGAN:一种用了2次变分来近似推断的方法GAN其实在错误的方向上优化参考资料回顾：生成对抗网络GenerativeAdversarialNetsGAN的目标就是要学到一个数据分布为p(x)的生成网络G，即希望pG(x)\displaystylep_{G}(x)pG(x)与Pdata(x)\di

Jie Qiao·2022-12-28 08:26

《InfoGAN: Interpretable Representation Learning》翻译

本文对《InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNets》一文的主要内容进行翻译和记录

Mr_111000·2022-12-28 08:25

【论文阅读】InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing GAN

论文下载bib:@inproceedings{chenduan2016infogan,author={XiChenandYanDuanandReinHouthooftandJohnSchulmanandIlyaSutskeverandPieterAbbeel

来日可期1314·2022-12-28 08:23

学习笔记：Gan-DCGan-WGan-SuperResolutionGan发展生成对抗网络

升级：DCGAN–>WGan–>Wgan-DP网络结构升级：有标签指定生成数据类型CGan条件Gan生成离散数据：Seq-Gan图像翻译：pix2pixcycleGan，starGan可解释的生成模型：InfoGan

AIchiNiurou·2022-12-22 08:09

机器学习-40-GAN-07-Feature Extraction(InfoGAN,VAE-GAN,BiGAN,Feature Disentangle(Voice Conversion))

文章目录FeatureExtractionInfoGAN问题引出WhatisInfoGAN?结果VAE-GANVAE-GANAlgorithmBiGANBiGANAlgorithmBiGAN架构设计解析TripleGANDomain-adversarialtrainingVoiceConversion(声音转换)FeatureDisentangle(特征解耦)FeatureExtraction本节

迷雾总会解·2022-12-08 12:16

李宏毅《GAN Lecture》学习笔记7 - Info GAN,VAE-GAN,BiGAN

InfoGAN之前训练的G，输入是一个latent，然后，就会输出对应的OBJECT。我们的假设是不同维度对应着不同的特征，而事实上，这种关系可能是非常复杂的，不易知道的。

dupei·2022-12-08 12:44

无监督式GAN(infoGAN) matlab实战

一、infoGAN原理简介普通的GAN存在无约束、不可控、噪声信号z很难解释等问题。

matlab数学建模加油站+·2022-12-04 13:51

GAN的一些经典网络的基本思想

主要包括：GAN，一些数学基本概念，cGAN，DCGAN，InfoGAN，ImprovedTechniquesforTrainingGANs，Pix2Pix，WGAN，ProgressivelyGrowin

小木木木木木mu·2022-12-03 03:52

GAN变种介绍 - DCGAN、InfoGAN、CycleGAN、WGAN、Self-Attention GAN、BigGAN

GAN变种介绍-DCGAN、InfoGAN、CycleGAN、WGAN、Self-AttentionGAN、BigGAN一、DCGAN二、InfoGAN三、CycleGAN四、WGAN五、Self-AttentionGAN

muxinzihan·2022-11-30 21:29

InfoGAN详解与实现（采用tensorflow2.x实现）

InfoGAN详解与实现（采用tensorflow2.x实现）InfoGAN原理InfoGAN实现导入必要库生成器鉴别器模型构建模型训练效果展示InfoGAN原理最初的GAN能够产生有意义的输出，但是缺点是它的属性无法控制

盼小辉丶·2022-11-27 07:46

StackedGAN详解与实现（采用tensorflow2.x实现）

与InfoGAN学习如何调节噪声以产生所需的输出，StackedGAN将GAN分解为GAN堆栈。每个GAN均以通常的区分生成器生成图片的方式

盼小辉丶·2022-11-22 16:52

深度学习 - 生成对抗网络

目录1GAN产生背景2GAN模型3CGAN4InfoGAN5ImprovedTechniquesforTrainingGANs6DCGAN--Deepconvolutionalgenerativeadversarialnetworks7GAN

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-11-19 07:17

[Python图像识别] 五十.Keras构建AlexNet和CNN实现自定义数据集分类详解

希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~上一篇文章分享了生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备

Eastmount·2022-10-06 08:53

深度学习《InfoGAN模型》

InfoGAN主要特点是对GAN进行了一些改动，成功地让网络学到了可解释的特征，网络训练完成之后，我们可以通过设定输入生成器的隐含编码来控制生成数据的特征。InfoGAN将输入生成器的随机噪声分成了

星海千寻·2022-09-30 07:45

tensorflow一维卷积输入_TensorFlow 从零开始实现深度卷积生成对抗网络（DCGAN）

DCGAN生成女朋友，图像全部由小姐姐的头像组成，大概如下：图1用于训练DCGAN的小姐姐头像生成对抗网络是近几年深度学习中一个比较热门的研究方向，不断的提出了各种各样的变体，包括GAN、DCGAN、InfoGAN

老杨聊汽车设计·2022-07-21 07:06

InfoGAN原理PyTorch实现Debug记录

CGAN从无监督GAN改进成有监督的GANGAN的基本原理输入是随机噪声，无法控制输出和输入之间的对应关系，也无法控制输出的模式，CGAN全称是条件GAN（ConditionalGAN）改进基本的GAN解决了这个问题，CGAN和基本的GAN不同的地方是：参考下面的链接https://www.jianshu.com/p/39c57e9a6630这里面介绍了实现CGAN有三种形式，从网络实现上的三种形

好程序不脱发·2022-06-29 15:12

如何在Keras中开发最大化生成对抗网络(InfoGAN)的信息?

信息最大化GAN（简称InfoGAN）是GAN架构的扩展，它引入了架构自动学习的控制变量，并允许控制生成的图像，例如在生成图像样式的情况下，厚度和类型手写的数字。

CDA·数据分析师·2022-02-04 17:37

[Python人工智能] 三十.Keras深度学习构建CNN识别阿拉伯手写文字图像

前一篇文章分享了生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案例。

Eastmount·2021-07-12 14:39

[论文阅读] (07) RAID2020 Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous GCN

前一篇文章分享了生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生

Eastmount·2021-04-30 19:37

[论文阅读] (06) 万字详解什么是生成对抗网络GAN？经典论文及案例普及

这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WG

Eastmount·2021-04-09 21:00

[Python人工智能] 二十九.什么是生成对抗网络GAN？基础原理和代码普及(1)

这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras搭建最简答的手写数

Eastmount·2021-03-30 20:29

GAN及其变体C_GAN,infoGAN,AC_GAN,DC_GAN（一）

当时害怕篇幅过大，拆分两部分编写，下一篇文章见：GAN及其变体DCGAN,CGAN,infoGAN,BiGAN,ACGAN,WGAN,DualGAN（二）在介绍GAN之前，我们先了解一些什么是生成模型(

陶将·2020-09-11 23:29

InfoGAN学习笔记

InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNetsXiChen,YanDuan

蹦跶的小羊羔·2020-08-22 09:17

【GAN ZOO翻译系列】InfoGAN： Interpretable Representation Learning by Information Maximizing GAN

本文是InfoGAN的翻译，原文地址：https://arxiv.org/abs/1606.03657相当一部分部分翻译参照于：https://blog.csdn.net/pingguolou/article

ictzk·2020-08-22 03:15

InfoGAN：Interpretable Representation Learning by Information Maximizing GANs论文解读

概述：InfoGAN是国际神经信息处理系统大会NIPS2016上的论文，作者来自加州大学伯克利分校和OpenAI团队的研究人员，被OpenAI称为当年的五大突破之一。

csdn-WJW·2020-08-22 03:46

代码实例：教你实现infoGAN

实例：构建infoGAN生成MNIST模拟数据本例演示在MNISTt数据集上使用infoGan网络模型生成模拟数据，并且加入标签信息的loss函数同时实现了AC-GAN的网络。

qq_40652148·2020-08-22 02:42

infoGAN阅读

Abstract:本文介绍了InfoGAN，它是一种对生成对抗网络的信息理论扩展，能够以完全无监督的方式学习特征分离表示。

appron·2020-08-22 02:30

阅读小结：InfoGAN:Interpretable Representation Learning by Information Maximising Generative Adversarial

之前GAN中都没有加入分类信息，都是耍流氓啊。用原始maxD的时候，G学到的容易收敛到一个固定图像。而用featurematching的话，相同向量可能每次match的都不同，这怎么regression啊，摔（也可能我是用姿势不对，但有多类的featurematching不靠谱啊）What:1.通常GAN把一个随机噪声向量z生成为一张图像。z可能从一个0到1的随机采样构成。2.这样连累了GAN中的

Layumi1993·2020-08-22 00:42

每日论文InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial

转载地址：http://hacker.duanshishi.com/?p=1766InfoGANInfoGAN是一种能够学习disentangledrepresentation的GAN(https://arxiv.org/pdf/1606.03657v1.pdf)，何为disentangledrepresentation？比如人脸数据集中有各种不同的属性特点，如脸部表情、是否带眼睛、头发的风格眼珠

Tygrer·2020-08-22 00:40

读InfoGan文章

InfoGan，是在GAN是用到了信息论的算法，能够通过非监督的方式学习到特征的含义。

huangqihao723·2020-08-16 06:34

GAN不只会造假：捕获数据中额外显著特征，提高表征学习可解释性，效果超越InfoGAN | IJCAI 2020...

杨净鱼羊发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI提起GAN，你或许会想起真假难辨的人脸生成。但其实，GAN的能力并不只局限在图像生成上。用GAN做无监督表征学习，就可以去做图像分类了，就像那个半路出家的BigBiGAN，秒杀了一众专注分类20年的AI选手。现在，最新研究表明，在无监督环境中，GAN在学习可解释性表征方面也大有可为。在实际情况中，有一些表征可能是各种因素相互作用的结果，忽略这些相互作

QbitAl·2020-08-07 09:43

InfoGAN介绍

今天给大家分享的是NIPS2016的InfoGAN。这篇paper所要达到的目标就是通过非监督学习得到可分解的特征表示。使用GAN加上最大化生成的图片和输入编码之间的互信息。

理想主义文艺青年·2020-07-30 01:52

InfoGAN(Interpretable representation learning by information maximizing GAN)

论文：https://papers.nips.cc/paper/6399-infogan-interpretable-representation-learning-by-information-maximizing-generative-adversarial-nets.pdf

奔跑的林小川·2020-07-16 05:34

GAN生成对抗网络合集（三）：InfoGAN和ACGAN-指定类别生成模拟样本的GAN（附代码）

1InfoGAN-带有隐含信息的GANInfoGAN是一种把信息论与GAN相融合的神经网络，能够使网络具有信息解读功能。

dexterod·2020-07-13 04:50

InfoGAN

论文:InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNetsAbstract

Mordekaiser·2020-07-09 12:27

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