GAN生成对抗网络文章/教程

生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )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(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中,并不要求 G 和 D 都是神经网络,只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法,否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想。

GAN (生成式对抗网络) (一): GAN 简介

自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来,生成式对抗网络 GAN 广受关注,加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说,他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络,使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠,可以说,研究机器学习的人,不懂 GAN,简直都不好意思出门。 下面我们来简单介绍一下生成式对 »

生成对抗网络(GAN)应用于图像分类

近年来,深度学习技术被广泛应用于各类数据处理任务中,比如图像、语音和文本。而生成对抗网络(GAN)和强化学习(RL)已经成为了深度学习框架中的两颗“明珠”。强化学习主要用于决策问题,主要的应用就是游戏,比如deepmind团队的AlphaGo。因为我的研究方向是图像的有监督分类问题,故本文主要讲解生成对抗网络及其在分类问题方面的应用。 生成对抗网络框架   生成对抗网络(Generative »

深度学习界明星:生成对抗网络与Improving GAN

2014年,深度学习三巨头之一IanGoodfellow提出了生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)这一概念,刚开始并没有引起轰动,直到2016年,学界、业界对它的兴趣如“井喷”一样爆发,多篇重磅文章陆续发表。2016年12月NIPS大会上,Goodfellow做了关于GANs的专题报告,使得GANs成为了当今最热门的研究领域之一,本文将介绍如今 »

<****-2>生成对抗网络GAN****part6-完整版

生成对抗网络GAN的学习已经持续两周多,今天给大家送上生成对抗网络最后一个部分part6的课程。 链接: https://pan.baidu.com/s/1miboNJM 密码: 扫描头像二维码添加关注,回复“gan6”即可获得密码此外,为了方便大家观看,台主把整套****整理到一起了,附上是个****地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1eS7piLk 密码: 扫描头 »

【深度学习理论】通俗理解生成对抗网络GAN

作者 | 陈诚 来源 | 机器学习算法与自然语言处理 ▌1. 引言 自2014年Ian Goodfellow提出了GAN(Generative Adversarial Network)以来,对GAN的研究可谓如火如荼。各种GAN的变体不断涌现,下图是GAN相关论文的发表情况: 大牛Yann LeCun甚至评价GAN为 “adversarial training is the coole »

[生成对抗网络GAN入门指南](6)WassersteinGAN-GP

本篇blog的内容基于原始论文WassersteinGAN-GP(NIPs2017)和《生成对抗网络入门指南》第五章。 一、权重裁剪的问题(为什么要改进GP)        WGAN理论中前提条件是1-Liposchitz条件,而对应使用的方法是权重剪裁,希望把网络固定在一个大小范围内。        但是后来发现权重剪裁有许多问题,所以改进WGAN-GP,使用一种叫做梯度惩罚(gradient »

贝叶斯生成对抗网络(GAN)

转自新智元:http://www.sohu.com/a/144843442_473283 原标题:贝叶斯生成对抗网络(GAN):当下性能最好的端到端半监督/无监督学习_搜狐科技_搜狐网 新智元报道 作者:弗格森 【新智元导读】康奈尔大学研究员结合贝叶斯和对抗生成网络,在6大公开基准数据集上实现了半监督学习的最佳性能,同时,这也是迈向终极无监督式学习的一大步。研究提出了一个实用的贝叶斯公式, »

GAN(Generative Adversarial Nets) 对抗生成网络

论文:http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf 摘要:论文提出了一种网络结构,该网络结构通过对抗学习,有两个模型:(1)生成模型G,生成模型捕捉数据的分布(2)分辨模型D,D评估从训练集而不是G中采样的概率。训练生成模型G用于最大化分辨模型D犯错的概率。在随机的生成模型G和鉴别模型D中,存在一个独一无二的解决办 »

生成对抗网络(GAN)之 Basic Theory 学习笔记

生成对抗网络(GAN)之 Basic Theory 学习笔记   前言:最近学习了李宏毅生成对抗网络篇(2018年)的视频(视频地址:李宏毅对抗生成网络(GAN)国语教程(2018)),因为截止今天(3.23),2020版还未讲到生成对抗网络,因此选择18年。本次学习笔记主要为Basic Theory部分,主要讲解GAN的数学原理。   GAN又称生成对抗网络,是由Ian Goodfellow等人 »

【GANs】了解生成式对抗网络(GAN)

原题:Understanding Generative Adversarial Networks (GANs)——Building, step by step, the reasoning that leads to GANs. 原文:HTML 作者:Joseph Rocca 文章目录 Introduction Outline Generating random variables U »

七月算法深度学习 第三期 学习笔记-第五节 生成对抗网络GAN

一、GAN部分应用 1.图像生成 Training Examples -&amp;gt; Model Samples 2.视频应用 3.图片超精度变换 4.图图变换 二、GAN的简单理解 1. 从autoencoder讲起的生成模型 2. MSE存在一些问题 3.简单的设想   4. 迭代与进化 Generator + Discriminator = GAN 三、GAN原理介绍 1、前方高能 »

生成对抗网络GAN基础系列(一)

一、背景 基本结构: 2014年GAN的概念首次提出,上图为GAN的基础模型,z为随机噪声经过生成器G,输出生成数据G(z),真实数据和生成数据分别输入判别器D,判别器需要分辨他们是real还是fake,对于真实数据,判别器给它一个高分,对于生成的fake数据,则是低分。 类似于其他的神经网络利用损失函数进行优化网络,gan同样具有目标函数:其核心思想是最大化真实数据输入时函数的值,同时降低fak »

f-gan生成对抗神经网络进阶第一级

在之前我们做始祖Gan的数学推导的时候,其实留下了一堆坑(不知道你注意到了没有哈哈)。当然,牛逼的人就是这样的,指明了一条光明大道,让人知道从哪里走,然后剩下的一些坑坑洼洼刚刚好就能帮助一些博士、硕士毕业或者一些人评副教授、教授啥的。 这篇文章介绍的f-gan就是填的其中一个坑,那就是给V(G,D)V(G,D)V(G,D)这个函数一个更加通用的描述。在始祖文章里面,这个函数是直接写出来的,虽然知道 »

吴恩达Deeplearning.ai国庆节上新:生成对抗网络(GAN)专项课程

公众号关注 “ML_NLP” 设为 “星标”,重磅干货,第一时间送达! Coursera 刚刚上新了 GAN 的专项课程,或许在这个国庆假期,你应该学习一波了。 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)是当前功能最强大的机器学习模型之一,其能够生成逼真的图像、视频和语音输出结果。基于 GAN 的应用十分广泛,比如防御对抗攻击和数据匿名化来保护隐私 »

【论文笔记】基于生成对抗网络(GAN)的无监督医学图像配准模型

本文是论文 Adversarial Similarity Network for Evaluating Image Alignment in Deep Learning based Registration(基于深度学习的配准中用相似性对抗网络来评估图像的对齐)的阅读笔记。 一、简介 一般的无监督配准模型是需要指定相似性指标,然后通过神经网络来最大化两幅图像之间的相似性,从而达到配准的目的。常用 »

生成性对抗网络及其变体的工作原理:GAN概述

生成性对抗网络及其变体的工作原理:GAN概述 GAN的基本介绍 GAN的基本概念 目标函数 f-divergence[f-散度] Integral probality metric(IPM,可积概率度量) f-divergence 和 IPM 对比 辅助的目标函数 其他常见生成式模型 自回归模型:pixelRNN与pixelCNN VAE GAN常见的模型结构 DCGAN 层级结构 »

Monash call:通过生成对抗网络创造现实-GAN的过去,现在和未来

Monash call (莫纳什来电):通过生成对抗网络创造现实-GAN的过去,现在和未来 [email protected] 最近,我们已经目睹了各种工具的日益普及,这些工具可以自动创建不存在的人物,物体或场景的图像,或者通过添加它们从未拥有的品质来修改现有物体的表示。 这样的解决方案的一个典型例子是FaceApp。该应用程序可以拍摄人物照片,并创建具有其他功能的人脸图像。例如,它可以添加胡须, »

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。 于是,研究GAN就成了学术圈里的一股风潮,几乎每周,都有关于GAN的全新论文发表。而学者们不仅热衷于研究GAN,还热衷于给自己研究的GAN起名,比如什么3D-GAN、BEGAN、iGAN、S⊃2;G »