adversarial 第11页

Efficient Decision-based Black-box Adversarial Attacks on Face Recognition

EfficientDecision-basedBlack-boxAdversarialAttacksonFaceRecognition基于决策的人脸识别黑箱对抗攻击算法Abstract近年来，由于深度卷积神经网络（CNN）的巨大改进，人脸识别取得了显着进展。然而，深度CNN容易受到对抗性示例的影响，这可能会在具有安全敏感目的的现实世界人脸识别应用程序中造成致命的后果。对抗性攻击被广泛研究，因为它们

一位美女程序员·2022-11-20 01:37

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)

参考生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks)-云+社区-腾讯云目录一、生成对抗网络原理1、模型的起源2、模型的结构和损失函数二、对GAN的改进1、零和博弈2、非饱和博弈3、最大似然博弈三、GAN的训练四、GAN面临的问题1、很难达到纳什均衡点2、无法有效监控收敛状态3、模型崩溃4、不适合离散输出五、GAN的应用1、图像生成2、由文本生成图片3、超分辨Super-R

Wanderer001·2022-11-20 00:58

DRB-GAN: A Dynamic ResBlock Generative Adversarial Network for Artistic Style Transfer

摘要提出一种用于艺术风格迁移的动态ResBlock生成对抗网络（DRB-GAN）。风格码被建模为连接风格编码网络和迁移网络的动态ResBlocks的共享参数。在编码网络中，融入了风格的类感知注意机制；在迁移网络中，多个DynamicResBlocks来整合风格码和提取的CNN语义特征，然后输入到空间实例归一化（SWLIN）解码器，实现艺术风格。源码：GitHub-xuwenju123/DRB-GA

HHzdh·2022-11-19 22:17

DM-GAN: Dynamic Memory Generative Adversarial Networks for Text-to-Image Synthesis 论文解读

这是一篇CVPR2019的一篇文章，思想简单，但是实验结果是真的简单，服！服！服！！！（但是我为什么想不到呢？我太菜）。文章中介绍了很多模块，也介绍了文章idea的来源，为此我还看了相关的MemoryNetworks及各种变形（对理解本篇DM-GAN其实用处不大，但是这些论文挺好的，推荐一看。）论文:https://arxiv.org/abs/1904.01310?context=cs.GitHu

迷途的CH·2022-11-19 22:12

ST-GAN: Spatial Transformer Generative Adversarial Networks for Image Compositing 原文翻译

ST-GAN：用于图像合成的空间变换器生成敌对网络目录摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1、迭代几何校正3.2、顺序对抗训练3.3、敌对目标4.实验4.1、3D立方体4.2、室内物体4.3、眼镜5.结论论文地址摘要我们解决了向前景对象发现真实几何校正的问题，使得它在合成到背景图像时显得自然。为了实现这一目标，我们提出了一种新型的生成对抗网络（GAN）架构，该架构利用空间变换器网络（STN）作为发

tommorrow12·2022-11-19 22:40

【论文阅读】CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization

CartoonGAN:GenerativeAdversarialNetworksforPhotoCartoonizationAbstractIntroductionRelatedWorkNonphotorealisticrendering(NPR)StylizationwithneuralnetworksImagesynthesiswithGANsNetworkarchitecturesCarto

而与你及·2022-11-19 22:09

Ai-gan: Attack-inspired generation of adversarial examples-阅读札记

Ai-gan:Attack-inspiredgenerationofadversarialexamples阅读笔记文章信息：Bai,Tao,Zhao,Jun,Zhu,Jinjin,Han,Shoudong,Chen,Jiefeng,Li,Bo,&Kot,Alex.(2021,September).Ai-gan:Attack-inspiredgenerationofadversarialexampl

^码农翻身^·2022-11-19 22:36

不如来学习一下GAN(Generative Adversarial Nets) 论文精读

说明：论文原文GenerativeAdversarialNets(nips.cc)，文中图片均来自该论文。ABS提出了一种框架（GAN），该框架通过对抗过程来评估生成模型。框架中有两个模型：生成模型GGG和辨别模型DDD，GGG用来提取数据的分布从而生成人造数据，DDD用来评估样本来自训练数据集的可能性（即样本是真实的可能性）。GGG的目标是让DDD尽可能犯错误（类似于博弈游戏）。在最优情况下，G

kaiserqzyue·2022-11-19 07:21

BERT模型—7.BERT模型在句子分类任务上的微调（对抗训练）

文章目录引言二、项目环境配置二、数据集介绍三、代码介绍四、测试1.代码执行流程数据代码见：https://gitee.com/lj857335332/bert_finetune_cls_adversarial_training

哎呦-_-不错·2022-11-19 06:06

《Explaining and Harnessing Adversarial Examples》即FGSM算法Pytorch实现

参考了众多代码，但是效果不佳，可以勉强实现文中的实验，仅供参考，代码菜鸟，大神飘过……#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchfromtorchv

xk_005·2022-11-18 07:04

李宏毅机器学习|生成对抗网络Generative Adversarial Network (GAN)|学习笔记（1）|GAN基本概念介绍

文章目录前言1Generation2GenerativeAdversarialNetwork(GAN)GeneratorDiscriminatorBasicIdeaofGANAlgorithm结果展示总结前言之前老早就听说了GAN，然后对这个方法还不是很了解，想在今后的论文中应用它。因此来学习下李宏毅讲的GAN,记个笔记。视频地址1Generation之前的神经网络的模型大多是给定x，然后通过Ne

亨少德小迷弟·2022-11-14 13:45

李宏毅P1-学习笔记：生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Nets)

GenerativeAdversarialNetwork(GAN)于2014年提出。论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf李宏毅对抗生成网络(GAN)国语教程(2018):https://www.bilibili.com/video/av24011528?from=search&seid=13805566188303016426课件:http://sp

幸运六叶草·2022-11-14 13:09

生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN

生成对抗网络–GenerativeAdversarialNetworks|GAN文章目录GAN的设计初衷生成对抗网络GAN的基本原理GAN的优缺点10大典型的GAN算法GAN的13种实际应用生成对抗网络–GAN是最近2年很热门的一种无监督算法，他能生成出非常逼真的照片，图像甚至视频。我们手机里的照片处理软件中就会使用到它。本文将详细介绍生成对抗网络–GAN的设计初衷、基本原理、10种典型算法和13

地理探险家·2022-11-13 20:00

生成式对抗网络GAN（Generative Adversarial Nets）论文笔记

1.介绍本文基本从2014年《GenerativeAdversarialNets》翻译总结的。GAN（GenerativeAdversarialNets），生成式对抗网络。包含两个模型，一个生成模型G，用来捕捉数据分布，一个识别模型D，用来评估采样是来自于训练数据而不是G的可能性。这两个模型G与D是竞争关系、敌对关系。比如生成模型G就像是在制造假的货币，而识别模型D就像是警察，尝试检测这些假币。这

zephyr_wang·2022-11-11 11:10

GAN(Generative Adversarial Network ）对抗生成网络

以下图片来自于我的课程开课吧老师PPT，如有侵权请告知！GAN(GenerativeAdversarialNetwork对抗生成网络)GAN实际是一种方法，表述的是一个过程（这种理解是比较重要的），它不是网络结构。生成器与决策器（判别器），生成器生成一张图片，决策器去判断他是真还是假，什么时候是最佳呢？其实是要达到一种平衡，生成器给出一张图片，判别器不能判断真假，都是0.5的概率。这是一个过程，训

端庄的汤汤·2022-11-11 11:38

GAN Generative Adversarial Network 生成式对抗网络-相关内容

参考：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1568663805038898&wfr=spider&for=pcGenerativeAdversarialNetworkGAN基础和优点这些惊艳的工作基本都是2016年8月甚至10月以后的，也就是GAN被提出两年后。这是因为，虽然GAN有非常吸引人的性质，想要训练好它并不容易。经过两年的摸索、思考与尝试，才有了如今的积累和

weixin_34159110·2022-11-11 11:07

李宏毅机器学习笔记——生成式对抗网路(Generative Adversarial Network, GAN)

概念生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（GenerativeModel）和判别模型（DiscriminativeModel）的互相博弈学习产生相当好的输出。输出是一个分布。z是简化的分布。举例输入过去的画面，通过网络预测出下一步的画面，在同时

vincewm·2022-11-11 11:05

学习笔记|生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）——让机器学习具有创造力

文章目录1.生成对抗网络概述1.1对“生成”的理解1.2对“对抗”的理解2.生成对抗网络的理论基础1.生成对抗网络概述有时候我们希望网络具有一定的创造力，比如画画、编曲等等，能否实现呢？是可以实现的，大家可以鉴别一下下面这几张照片，哪些是真实的人脸，哪些是机器生成的人脸。很难判断吧？本节最后会给出答案。要实现上述能力，就要用到一种新的网络架构—生成对抗网络（GenerativeAdversaria

偶尔写一写·2022-11-11 11:04

Towards Unsupervised Deep Image EnhancementWith Generative Adversarial Network借助生成对抗网络实现无监督的深度图像增强

AbstractImprovingtheaestheticqualityofimagesischallengingandeagerforthepublic.Toaddressthisproblem,mostexistingalgorithmsarebasedonsupervisedlearningmethodstolearnanautomaticphotoenhancerforpaireddata

learning112358·2022-11-11 11:34

生成式对抗网络Generative Adversarial Networks(GANs)

1.前言2.参考资料3.研究背景4.GAN的框架4.1对抗框架(AdeversarialNets)*关于“无监督学习”的说明4.2Minimaxtwo-playergame(Loss)4.3Trainingprocedure5.GAN的应用6.结语1.前言GAN(GenerativeAdversarialNetworks)，是生成对抗网络于2014年由IanGoodfellow在他的论文Gener

hellozhxy·2022-11-11 11:03

Generative Adversarial Network (GAN) 生成对抗网络

PartOne.IntroductionofGANTheStructureofGAN其中可以看到GAN中有两个最关键的结构就是generator（生成器）和discriminator（判别器）。生成器是为了生成接近真实数据分布的虚假样本，判别器是为了分辨样本是来自生成器还是真实数据。整个网络运行流程如下：从隐空间随机生成隐变量，生成器通过计算将隐变量映射至真实数据空间。判别器判断样本是来自真实分布

Hello_Bitch·2022-11-11 11:59

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）

目录生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）一、什么是GAN二、GAN的模型结构三、实战案例3.1使用GAN生成人脸照片四、深入理解GAN模型4.1GAN是一种非监督学习框架4.2GAN是一种生成模型五、GAN的应用场景5.1生成图像数据集5.2图像到图像的转换5.3照片编辑5.4提高照片分辨率，让照片更清晰5.5照片修复生成对抗网络（Generative

_ _ K K·2022-11-11 11:29

【深度学习】Generative Adversarial Network 生成式对抗网络（GAN）

文章目录一、神经网络作为生成器1.1什么是生成器？1.2为什么需要输出一个分布？1.3什么时候需要生成器？二、GenerativeAdversarialNetwork生成式对抗网络（GAN）2.1动漫人脸生成例子2.1.1例子简介2.1.2Discriminator判别器2.1.3判别器和生成器的关系2.1.4算法流程2.2GAN理论介绍2.2.1GAN所遇到的问题2.2.2用抽样的方法解决问题2

WSKH0929·2022-11-11 11:29

对抗样本检测adversarial detection techniques

1.《CHARACTERIZINGADVERSARIALSUBSPACESUSINGLOCALINTRINSICDIMENSIONALITY》该方法背后的原理：对于对抗性子空间，出现在x'附近的样本点可以来自于多个流形。x'与流形S接近这一现象意味着x'的邻域很可能包于S中。然而，如果x'的邻域主要由S中的样本组成，那么x'不太可能是一个对抗样本。因此，x'的周围的样本点加在一起很可能形成比单独的

张锡敏·2022-11-05 14:05

Generating Adversarial Examples with Adversarial Networks 采用GAN的方法来生成对抗样本

AdvGAN论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.02610论文的内容：采用GAN的方式来生成对抗样本啥是对抗样本对抗样本：adversarialexamples就是在真实样本的基础上加上一点点扰动，通常人眼无法察觉，但机器学习分类算法却会误判为其他类别～～eg：大熊猫+很小的扰动量----结果判决成了长臂猿最右边的图就是对抗样本。人眼看上去还是大熊猫，但是机器学习算法却

humuhumunukunukuapua·2022-11-05 14:35

论文阅读笔记——Towards Transferable Adversarial Attack Against Deep Face Recognition

论文阅读笔记——TowardsTransferableAdversarialAttackAgainstDeepFaceRecognition一.解决的问题二.创新点三.具体实现过程四.实验结果五.存在的问题AgainstDeepFaceRecognition)一.解决的问题提出了一种针对黑盒的人脸识别系统攻击方法，该方法首先构造一个针对代理模型的对抗样本，由于同一任务的对抗样本具有泛化的能力，因此

weixin_42185553·2022-11-05 14:35

通用对抗样本 Universal Adversarial Example

UniversalAdversarialExample介绍对抗样本（AdversarialExample）是近年来机器学习领域比较火的研究话题，这类样本可以说是机器学习模型的死敌，可以让目前性能最好的机器学习模型都丧失其分类能力本文旨在介绍更为特殊的一类对抗样本——通用对抗样本UniversalAdversarialExample。通用对抗样本的定义对于样本x∈Xx\inXx∈X，机器学习模型f(

tyh70537·2022-11-05 14:04

论文笔记——EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES（解释和利用对抗样本）

本文参考了三篇笔记，帮助很大：《ExplainingandHarnessingAdversarialExamples》阅读笔记[论文笔记]Explaining&HarnessingAdversarialExamplesEXPLAININGANDHARNESSINGADVERSARIALEXAMPLES笔记abstract一些机器学习方法，包括神经网络都会被对抗样本（输入含有小的但是故意破坏的扰动）

Wwwwhy_　·2022-11-05 14:30

论文阅读:Explaining and Harnessing Adversarial Examples(解释分析对抗样本)

并以此提出一种快速产生Adversarial

SYSU_BOND·2022-11-05 14:00

Generative Adversarial Nets (GAN神经网络) 生成对抗式网络——读论文 -小白版

Adversarial：对抗的。第一次读应该不能理解，没关系，先看下去。小八卦~：当时作者有好几个标题可以选，有人

Alwaysyoung00·2022-11-05 14:26

论文研读2——对抗样本(Adversarial Example)综述（2021版）

论文地址：Advancesinadversarialattacksanddefensesincomputervision:Asurvey这篇论文是2018年那篇的一个续集，其中涉及的大多数都可以被视为第一代探索核心算法和技术来欺骗深度学习或抵御对抗性攻击的技术，其中一些算法启发了大量的后续方法来进一步改进和适应核心攻击和防御技术。后续的第二代方法也更多地关注其他的视觉任务，而不仅仅是分类问题。一、

Fmm-PMO·2022-11-05 14:25

FusionGAN: A generative adversarial network for infrared and visible image fusion 阅读笔记

FusionGAN:Agenerativeadversarialnetworkforinfraredandvisibleimagefusion阅读笔记前言介绍贡献涉及算法GANLeastsquaresGANs方法训练网络架构生成器网络结构辨别器网络架构实验融合指标融合不同分辨率的图像总结前言看到这篇文章之前，我一直以为GAN和图像融合不会有什么关系，不得不说作者真的强，在看完百度百科的介绍之后，作

小王不头秃·2022-11-03 08:33

【弱监督学习】Weakly supervised segmentation of SAR imagery using superpixel and hierarchically adversarial

0.前言这是一篇2019年发表在Remotesensing期刊上的有关SAR图像语义分割的弱监督工作。这篇文章的动机是要解决现有的大多数方法通常忽略图像的外观和空间连续性、需要大量的训练数据、算法不能够实现实时性的问题。提出了一种结合条件GAN（CGAN）和CRF的一种弱监督语义分割方法。1.介绍SAR语义分割十分重要，现有主流的传统分割方法有：超像素分割方法、分水岭分割方法和水平集分割方法。CR

几维wk·2022-11-02 16:55

（ICASSP 19）ADVERSARIAL EXAMPLES FOR IMPROVING END-TO-END ATTENTION-BASED SMALL-FOOTPRINT KEYWORD SPO

会议：ICASSP2019论文：ADVERSARIALEXAMPLESFORIMPROVINGEND-TO-ENDATTENTION-BASEDSMALL-FOOTPRINTKEYWORDSPOTTING作者：XiongWang;SiningSun;ChanghaoShan;JingyongHou;LeiXie;ShenLi;XinLeiABSTRACT在本文中，我们探索了利用对抗性的例子来改进一

IMU_Pandade·2022-10-31 11:02

2021李宏毅机器学习笔记--22 Generative Adversarial Network 01

@[TOC](2021李宏毅机器学习笔记–22GenerativeAdversarialNetwork01(GAN,生成式对抗网络))摘要GAN是建立于神经网络的基础上的，其核心思想是“生成”与“对抗”，GAN网络结构包含两个模型，一个是生成模型（Generator），另一个是判别模型（Discriminator）。生成模型一般是使用反卷积神经网络或者全连接神经网络，通过输入的数据生成二维图像，而

guoxinxin0605·2022-10-28 05:58

语义分割-ICCV2017 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks循环一致对抗网

Image-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks:使用循环一致对抗网络进行图像到图像的翻译0.摘要1.概述2.相关工作2.1.生成对抗网络GAN2.2.图像到图像的翻译2.3.未配对图像到图像的翻译2.4.循环一致性2.5.神经风格转移3.公式3.1.对抗损失3.2.循环一致性损失3.3.整个优化对象4.实现4.1.

HheeFish·2022-10-19 08:44

GCAN: Graph Convolutional Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation

【论文笔记】用于无监督领域自适应的图卷积对抗网络GCAN:GraphConvolutionalAdversarialNetworkforUnsupervisedDomainAdaptation摘要介绍相关工作图卷积对抗网络实验GCAN:GraphConvolutionalAdversarialNetworkforUnsupervisedDomainAdaptation摘要连接源域和目标域的三种类型

十月十二日·2022-10-18 07:29

【CVPR2022】Stealthy and Effective Physical-world Adversarial

本文首发于馆主君晓的博客：StealthyandEffectivePhysical-worldAdversarial2022CVPR，阴影也能变得很危险，对抗样本攻击，论文原文：https://arxiv.org/abs/2203.03818v2背景介绍这篇文章是2022年的CVPR，是哈尔滨工业大学和清华大学联合发表的文章。传统模式对抗样本的生成是基于源模型并且使用梯度上升的方式使得我们生成

馆主君晓·2022-10-17 07:52

MM2018/风格迁移-Style Separation and Synthesis via Generative Adversarial Networks通过生成性对抗网络进行风格分离和合成

StyleSeparationandSynthesisviaGenerativeAdversarialNetworks通过生成性对抗网络进行风格分离和合成0.摘要1.概述2.相关工作2.1.图像风格综合2.2.生成式对抗网络3.提出的方法3.1.公式3.2.架构3.3.损失函数3.3.1对抗性损失3.3.2内容感知损失3.3.3风格感知损失3.3.4重建损失3.3.5总变化损失3.3.6全目标函数

HheeFish·2022-10-09 10:06

论文解读-SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient

本文是上海交通大学张伟楠教授发表的一篇关于使用基于策略梯度的GAN来生成轨迹的文章，文章称作为一种训练产生式模型的新方法，产生式对抗性网络(GAN)利用判别模型指导产生式模型的训练，在生成实值数据方面取得了相当大的成功。然而，GAN在生成实值数据方面也存在不少的问题，例如1）产生式模型的离散输出使得从判别模型到产生式模型的梯度更新很难通过。2）判别模型只能评估完整的序列，而对于部分生成的序列，一旦

cxp_001·2022-09-27 09:21

论文总结-Generative Adversarial Nets

GenerativeAdversarialNets概述0.摘要1.介绍2.相关工作3.对抗网络4.理论结果4.1全局最优解4.2收敛性4.3理论证明的局限性5.实验6.优势和劣势7.总结和未来方向论文链接：GenerativeAdversarialNets概述该论文为生成式对抗网络（GAN）的开山之作，文章提出了一个新的生成模型框架。花了一下午的时间读完这篇论文，在此对论文的内容作一简单的梳理。希

zhongzhehua·2022-09-27 09:21

论文笔记——Generative Adversarial Nets生成对抗网络

GenerativeAdversarialNetsAbstract1Introduction2Relatedwork3Adversarialnets4TheoreticalResults5Experiments6Advantagesanddisadvantages7ConclusionsandfutureworkAbstract我们提出了一种通过对抗性过程估计生成模型的新框架，其中我们同时训练了两

小葵向前冲·2022-09-27 09:21

Semi-supervised Learning on Graphs with Generative Adversarial Nets

ABSTRACT我们研究了生成对抗网（GANs）如何帮助图的半监督学习。我们首先介绍了图的对抗学习的工作原理，然后提出了图的半监督学习的一种新方法GraphSGAN。在GraphSGAN中，生成器和分类器网络进行了一种新颖的竞争博弈。在平衡状态下，生成器在子图之间的低密度区域生成假样本。为了区分真假样本，分类器隐式地考虑了子图的密度特性。提出了一种有效的对抗学习算法，在理论上保证了对传统规范化图拉

小有名气的可爱鬼·2022-09-27 09:19

Generative Adversarial Nets原文翻译

本人在不改变原意的情况下对《GenerativeAdversarialNets.MITPress,2014》这篇经典的文章进行了翻译，由于个人水平有限，难免有疏漏或者错误的地方，若您发现文中有翻译不当之处，请私信或者留言。工作虽小，毕竟花费了作者不少精力，所以您若转载请注明出处！GenerativeAdversarialNets（译文）Abstract：我们提出了一个新的框架，主要是通过一个对

zuokuijun·2022-09-27 09:49

Generalization and Equilibrium in Generative Adversarial Nets

Paperlink:https://arxiv.org/abs/1703.00573Bloglink:http://www.offconvex.org/2017/03/30/GANs2/Github:https://github.com/PrincetonML/MIX-plus-GANs作者指出原先的工作都假设Discriminator有无限的表示能力，但是其实当Discriminator表示能力

weixin_34384557·2022-09-27 09:49

Generative Adversarial Nets[CycleGAN]

本文来自《UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks》，时间线为2017年3月。本文算是GAN的一个很大的应用里程点，其可以用在风格迁移，目标形变，季节变换，相片增强等等。1引言如图1所示，本文提出的方法可以进行图像风格的变化，色调的变化等等。该问题可以看成是image-to-image变换，将

weixin_30609287·2022-09-27 09:49

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，讲述一下自己对于GANs框架的一些想法和理解，方便日后回顾，若有错误欢迎大佬指出，初学者可能有些细节讲的不算清楚。1、现状在Goodfellow大神提出GAN以后，关于GANs的研究数量直

tamchikit·2022-09-27 09:19

【论文精读】2017_ICIP_Abnormal event detection in videos using generative adversarial nets

Abnormaleventdetectioninvideosusinggenerativeadversarialnets论文地址链接Comments:BestPaper/StudentPaperAwardFinalist,IEEEInternationalConferenceonImageProcessing(ICIP),2017Abstract 使用正常帧和对应的光流图来训练GAN学习场景的正

几帧从前_·2022-09-27 09:18

生成对抗网络（Generative Adversarial Nets, GANs）

文章目录GANsGANs理论推导全局最优解训练过程的收敛性优缺点代码实现：基于Tensorflow2.2实现，代码见gitub。参考文献1.GenerativeAdversarialNets2.UnderstandingGenerativeAdversarialNetworks(GANs)3.对抗生成网络学习（一）——GAN实现mnist手写数字生成(tensorflow实现)生成对抗网络（Gen

十里清风·2022-09-27 09:18

Conditional Generative Adversarial Nets（CGAN）

前言：这篇博客为阅读论文后的总结与感受，方便日后翻阅、查缺补漏，侵删！论文：ConditionalGenerativeAdversarialNets参考：博客一、博客二解决的问题：介绍这个问题前，我们首先回顾GAN的优点与缺点：GAN的优点：●GAN是一种生成式模型，相比较其他生成模型（玻尔兹曼机和GSNs）只用到了反向传播，而不需要复杂的马尔科夫链。●相比其他所有模型，GAN可以产生更加清晰，真

我会像蜗牛一样努力·2022-09-27 09:48

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