discriminator

MedGAN——用GAN对医学成像进行迁移

2.判别器（Discriminator）——用于区分真实图像x和转化图像，同时也是个可训练的特征抽取器，用于计算感知los
二亩三分地·2019-05-28 17:30

GAN深度强化学习1

IntroductionConditionalGenerationUnsupervisedConditionalGenerationIntroductionGAN(GenerativeAdversarialNets)的目标，训练出一个generator，产生某些东西上图，第一维代表头发长短，倒数第二维代表蓝色的深浅…GAN同时训练出一个discriminator
niuyoudao·2019-05-20 09:42

GAN的原理 优缺点

GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布，如果用到图片生成上
TensorFlow群469331966·2019-04-29 19:32

GAN入门实现MNIST数据集生成

GAN有两个网络，一个是生成器generator，用来生成伪样本；一个是判别器discriminator，用于判断样本的真假。通过两个网络互相博弈和对抗来达到最好的生成效果，示意图如下：首先
winycg·2019-04-16 17:21

GAN —— Generative Adversarial Network

文章目录生成对抗网络GAN——GenerativeAdversarialNetwork一，WhyGAN二，GAN的思想ThoughtofGAN三，GAN网络架构1，生成器Generator反卷积2，判别器Discriminator
Ice星空·2019-04-15 14:13

Google用更少标签生成图像，还提出一个用于训练评估GAN的库

GAN的主要思想是训练两个神经网络：一个是学习如何合成数据（如图像）的生成器（generator），另一个是学习如何区分真实数据与生成器合成数据的判别器（discriminator）。
AI科技大本营·2019-03-23 23:33

CycleGAN简介及使用

近期在看相关论文时，在论文中发现了这个好玩的一个深度学习GAN的模型，回顾GAN传统的GAN是单向的，网络中有生成器G（generator）和鉴别器（Discriminator）两部分组成。
DRACO于·2019-03-20 11:57

对抗神经网络（一）——GAN

GAN由generator（生成模型）和discriminator（判别式模型）两部分构成。generator：主要是从训练数据中产生相同分布的
全部梭哈一夜暴富·2019-02-25 15:46

简单生成对抗网络

生成网络用D表示（generator），判别网络用D表示（discriminator）。
Einstellung·2019-02-20 21:59

GAN最新进展：8大技巧提高稳定性

GAN本质上是由两个神经网络组成的系统——生成器(Generator)和鉴别器(Discriminator)——二者相互竞争。GAN的原理示意图给定一组目标样本，生成器试图生成能够欺骗鉴别器的样本，使
c2a2o2·2019-02-13 11:12

MyBatis学习笔记（6）------鉴别器映射

discriminator标签有时一个单独的数据库查询会返回不同数据类型的结果集，discriminator鉴别器标签就是用来处理这种情况，它类似switch语句。
BZeHong·2019-02-07 22:13

mybatis中的级联关系中的鉴别器（discriminator、case、result）

spring整合mybatis的配置文件applicatonContext.xml：https://blog.csdn.net/IT_CREATE/article/details/85329007mybatis框架之mapper的xml映射配置的编写（insert、delete、update、select标签使用）：https://blog.csdn.net/IT_CREATE/article/d
IT_CREATE·2019-01-20 14:26

AUTOLOSS: LEARNING DISCRETE SCHEDULE FOR ALTERNATE OPTIMIZATION

比如GANs交替地优化generator和discriminator。Multi-task
冰冰冰泠泠泠·2019-01-13 20:01

机器学习与深度学习系列连载： 第四部分 对抗网络GAN (九) 对抗网络 （RankGAN + GAN家族总结）

对抗网络（RankGAN+GAN家族总结）１.RankGAN这个模型不一样的地方在于,将原来的Discriminator从二分类模型变为一个排序模型,也就是一个LeaningtoRank的问题.所以模型的两个神经网络为
人工智能插班生·2018-12-28 11:22

机器学习与深度学习系列连载： 第四部分 对抗网络GAN (六) 对抗网络 （EBGAN，Info GAN，Bi GAN，VAE-GAN， Seq2Seq GAN）

对抗网络GAN家族简介（EBGAN，InfoGAN，BiGAN，VAE-GAN，Seq2SeqGAN）1.Energy-basedGANEBGAN其实就是鉴别器Discriminator，提前用AutoEncoder
人工智能插班生·2018-12-25 09:06

keras 实现 GAN

通过Keras实现GAN，其主要过程如下：GAN训练过程分析正如上图所示，通过调节Generator和Discriminator交替训练来达到不断达到真实数据的拟合过程。
走在成长的道路上·2018-11-27 18:46

GAN训练心得

先抱怨一句，GAN训练真不容易…一开始GAN总是训练效果很差，使用的是CNN去训练generator和discriminator，但是出来的总是“晶体图”，找到了一些技巧，然后自己实践了一下，也遇到了一些蠢哭的事情
CSU_ICELEE·2018-11-24 20:52

keras 实现GAN（生成对抗网络）

具体实现是一个深度卷积GAN，或DCGAN：一个GAN，其中generator和discriminator是深度卷积网络，它利用`Conv2DTranspose`层对generator中的图像上采样。
cchangcs·2018-11-18 00:00

GAN

GAN生成器generator：G判别器discriminator：DifGandDhaveenoughcapacity,theywillreachapointatwhichbothcannotimprovebecausepg
rainbow_lucky0106·2018-11-10 21:51

LSGAN (Least Squares Generative Adversarial Networks)

https://arxiv.org/pdf/1611.04076.pdfＧithub:https://github.com/Hansry/PyTorch-GAN1.前言传统GAN出现的问题:传统GAN,将Discriminator
Hansry·2018-11-08 18:04

SRGAN_tensorflow_code

其中，SRGAN网络由生成器网络generator和判决器网络discriminator组成。
YisongLee·2018-11-06 15:04

图像生成 GAN

假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。
WX_Chen·2018-11-01 15:14

【GANs学习笔记】（十五）EBGAN、BEGAN

locationNum=1&fps=12.EBGANEBGAN的全称是Energy-BasedGAN，它只改动了discriminator，
bupt_gwy·2018-10-31 09:42

GAN和DCGAN

假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）
莫凡的博客·2018-10-29 00:35

《cGANs with Projection Discriminator》 demo 运行及训练 (持续更新)

代码官网：地址1论文：《cGANswithProjectionDiscriminator》demo1：生成图像cdPycharmProjects/sngan_projection-master/#根据需要自己修改文件地址pythonevaluations/gen_images.py--config=/home/xupp/PycharmProjects/sngan_projection-master
梦dancing·2018-10-25 16:49

GAN李宏毅(1)

结构学习的难度2.3传统解决这个问题的方法3generator自己学会怎么样3.1用encode-decode网络的decode代作为生成器3.2这种方式的问题3.3VAE解决这个问题3.4仍然没有考虑的问题4discriminator
chen5561·2018-09-22 17:59

【神经网络】GAN原理总结，CatGAN

判别器（D）discriminator：对接收的图片进行真假判别。
Always_ease·2018-09-03 20:45

DCGAN论文阅读笔记

论文概要提出了基于卷积拓扑网络的DCAGN，并且分析验证了卷积GAN的一些限制将训练好的解码器用于分类，能达到挺好的效果可视化GAN的一些层三.论文细节1)CNN的三个演进generator中使用反卷积来上采样，discriminator
Mmm_Zzz·2018-08-20 23:57

GAN总结

原始GANGAN主要包括了两个部分，即生成器generator与判别器discriminator。生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的图像更加真实，以骗过判别器。
Wbyy·2018-07-24 16:24

一文读懂GAN网络

12.1 GAN的理论知识GAN主要由两部分构成：generator（生成式模型）和discriminator（判别式模型）：● generator主要是从训练数据中产生相同分布的samples，对于输入
qq_40652148·2018-05-23 00:00

mybatis中association、collection和discriminator的使用

在使用Mybatis中定义resultMap的时候，经常会遇到这三个比较常用的标签association、collection和discriminator，本篇博客就在上两遍博客的基础上，讲解如何使用这个三个标签
过自己想过的生活·2018-05-06 16:38

GAN（一）：Loss函数（vanilla GAN objective）

GAN中的loss函数的构建主要分为G_Loss&D_Loss，分辨为generator和discriminator的损失函数G_Loss：设置这个loss的目的在于：尽可能使G（generator）产生的伪数据能够与真实数据一致
yuanCruise·2018-05-03 15:02

Mybatis动态SQL

constructor与discriminator鉴别器通过修改对象属性的方式，可以满足大多数的数据传输对象(DataTransferObject,DTO)以及绝大部分领域模型的要求。
ZeroOne01·2018-04-14 15:02

一百行代码实现一个GAN网络

GAN：对抗性生成网络，通俗来讲，即有两个网络一个是g（generator）网络，用于生成，一个是d（discriminator）网络，用于判断。
碧影江白·2018-04-04 15:20

一百行代码实现一个GAN模型

GAN：对抗性生成网络，通俗来讲，即有两个网络一个是g（generator）网络，用于生成，一个是d（discriminator）网络，用于判断。
碧影江白·2018-04-03 22:06

【Tensorflow tf 掏粪记录】笔记四——tensorflow搭建GAN神经网络

简要介绍GANGAN神经网络主要就是在网络中有一个生成器（Generator)一个鉴别器（Discriminator），
IronMastiff·2018-03-31 16:36

对抗神经网络学习和实现(GAN)

假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。
just_sort·2018-03-06 09:55

GAN的基本原理

GAN简介GAN的工作原理generator和discriminator相互博弈：discrimiator最大化真实样例与generator样例之间的差异generator根据discriminator
h39hdf·2018-03-05 22:58

深度学习-->GAN-->original GAN

过程我们可以这样理解上图：首先随机初始化第一代的generatorv1，利用generatorv1生成的sample作为负样本，真实的sample作为正样本，训练出第一代的Discriminatorv1，这里可以将所有的Discriminator
村头陶员外·2018-02-19 14:32

GAN生成对抗网络从入门到实践——入门级

,生成对抗网络变成为了学术界的一个火热的研究热点，YannLeCun更是称之为”过去十年间机器学习领域最让人激动的点子”.生成对抗网络包括一个生成器(Generator,简称G)生成数据，一个鉴别器(Discriminator
土豆洋芋山药蛋·2018-01-12 16:51

GAN和DCGAN

假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）
Duyuankai1992·2017-11-20 15:28

GAN经验总结

假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：G是一个生成图片的网络，它接收一
GAN_player·2017-09-15 18:36

tf.get_collection获取训练变量等效用法

varforvarintrain_varsifvar.name.startswith('generator')]#d_vars=[varforvarintrain_varsifvar.name.startswith('discriminator
GAN_player·2017-08-23 11:54

GAN原理介绍

假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通
zchang81·2017-08-17 16:11

生成式对抗网络GAN有哪些最新的发展，可以实际应用到哪些场景中

因为生成器(Generator，简称G)需要利用从判别器(Discriminator，简称D)得到的梯度进行训练，而G和D都需要完全可微，碰到有离散变量的时候就会有问题，只用BP不能为G提供
c2a2o2·2017-08-07 00:00

MyBatis XML 标签类型说明

discriminator标签的类型属性为javaType（可选）。collection这个标签最特殊，有两个类型属性，分
isea533·2017-07-28 10:33

GAN原理理解

假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。
向阳+·2017-07-18 16:02

扩展：GAN在NLP相关领域相关论文以及Improved WGAN

因为生成器(Generator，简称G)需要利用从判别器(Discriminator，简称D)得到的梯度进行训练，而G和D都需要完全可微
MiracleJQ·2017-07-16 15:51

MyBatis之级联小结

在这之前我们知道了MyBatis为我们提供了三种级联：一对一关系（assocation）、一对多关系（collection）、鉴别器（discriminator）。
zsdnr·2017-05-26 11:49

洞见 | 生成对抗网络GAN最近在NLP领域有哪些应用？

因为生成器(Generator，简称G)需要利用从判别器(Discriminator，简称D)得到的梯度进行训练，而G和D都需要完全可微，碰到有离散变量的时候就会有问题，只用BP不能为G提供
算法学习者·2017-04-16 00:00
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