各种GAN的学习和总结

生成式对抗网络（GAN）学习笔记

图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术,这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度,具体应用例如智能手机的人脸解锁.内置的语音助手.这些技术的实现和发展都离不开神经网络,可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题,并不能够为机器带来自主创造的能力,例如让机器写出一篇流畅的新闻报道,生成一副美丽的风景画.但随着GAN的出现,这些都成为了可能. 什么是GAN? 生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks)是一种近年来大热的深度学习模型,…

各种GAN的学习和总结

GAN: https://www.cnblogs.com/kk17/p/10046884.html WGAN: https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/10305125.html https://www.jianshu.com/p/f1462c489a63 InfoGAN: https://www.jianshu.com/p/1b84adec15e7 https://blog.csdn.net/Soheyi/article/details/84712372 http…

在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (八）生成对抗网络（GAN

Generative Adversarial Network 是深度学习中非常有趣的一种方法.GAN最早源自Ian Goodfellow的这篇论文.LeCun对GAN给出了极高的评价: “There are many interesting recent development in deep learning…The most important one, in my opinion, is adversarial training (also called GAN for Generativ…

深度学习--GAN学习笔记

生成模型 WGAN Blog GAN 推荐学习网站生成模型什么是生成模型? GMM: 用来做聚类,(非监督学习) NB(朴素贝叶斯):(监督学习,可以用来做垃圾邮件分类) Logistics 回归是生成模型吗?No! 生成模型与解决的任务之间没有必然的联系,关注的是样本本身.对于监督学习\(p(x, y)\) , 非监督学习 \(p(x,z)\) , 有些模型甚至仅用 \(X\) , 成为 Autoregression model . GAN(生成式对抗网络) 工艺大师的目的:成为高水平,可…

提高驾驶技术：用GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和衣服

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27199954 作为一名久经片场的老司机,早就想写一些探讨驾驶技术的文章.这篇就介绍利用生成式对抗网络(GAN)的两个基本驾驶技能: 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服生成式模型上一篇<用GAN生成二维样本的小例子>中已经简单介绍了GAN,这篇再简要回顾一下生成式模型,算是补全一个来龙去脉. 生成模型就是能够产生指定分布数据的模型,常见的生成式模型一般都会有一个用…

[ZZ] 多领域视觉数据的转换、关联与自适应学习

哈工大左旺孟教授:多领域视觉数据的转换.关联与自适应学习 http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3291369&do=blog&quickforward=1&id=1074540 整理:苟超 1.基于多领域视觉数据学习我们首先讨论多领域的视觉数据.对于现在来说,它应该是我们可以用各种不同传感器,比如RGB和深度摄像机.红外.超光谱等来获取的数据.另外一个就是可以从不同视角去拍摄获取.此外,我们可以用语言来描述某个…

学习笔记GAN002:DCGAN

Ian J. Goodfellow 论文:https://arxiv.org/abs/1406.2661 两个网络:G(Generator),生成网络,接收随机噪声Z,通过噪声生成样本,G(z).D(Dicriminator),判别网络,判别样本是否真实,输入样本x,输出D(x)代表x真实概率,如果1,100%真实样本,如果0,代表不可能是真实样本. 训练过程,生成网络G尽量生成真实样本欺骗判别网络D,判别网络D尽量把G生成样本和真实样本分别开.理想状态下,G生成样本G(z),使D难以判断真假,…

[GAN] How to use GAN - Meow Generator

一篇介绍GAN应用的文章.今后GAN模型学习的主要内容. 中文链接:萌物生成器:如何使用四种GAN制造猫图原文链接:https://ajolicoeur.wordpress.com/cats/ 项目 GitHub:https://github.com/AlexiaJM/Deep-learning-with-cats 我尝试使用几种对抗生成网络(GAN)来生成猫脸,其中包括 DCGAN.WGAN 和 WGAN-GP,以及低和高分辨率.训练模型则使用 CAT 数据集(是的,真的有这么个东西).这一…

GAN初步——本质上就是在做优化，对于生成器传给辨别器的生成图片，生成器希望辨别器打上标签 1，体现在loss上！

from:https://www.sohu.com/a/159976204_717210 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热,比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix.CycleGAN 等.本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制,对理论细节不做过多介绍.我们还是采用 MNIST 手写数据集(不得不说这个数据集对于新手来说非常好用)来作为我们的训练数据,我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成. 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分,即生成…

对抗网络GAN的应用实例

https://sigmoidal.io/beginners-review-of-gan-architectures/ 嗨,大家好!像许多追随AI进展的人一样,我无法忽略生成建模的最新进展,尤其是图像生成中生成对抗网络(GAN)的巨大成功.看看这些样本:它们与真实照片几乎没有区别! Samples from BigGAN: https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm 从2014年到2018年,面部生成的进展也非常显着: 我对这些结果感到非…

GAN 生成mnist数据

参考资料 GAN原理学习笔记生成式对抗网络GAN汇总 GAN的理解与TensorFlow的实现 TensorFlow小试牛刀(2):GAN生成手写数字参考代码之一 #coding=utf-8 #http://blog.csdn.net/u012223913/article/details/75051516?locationNum=1&fps=1 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt…

【GAN】GAN的原理及推导

把GAN的论文看完了, 也确实蛮厉害的懒得写笔记了,转一些较好的笔记,前面先贴一些原论文里推理部分,进行备忘. GAN的解释算法流程 GAN的理论推理转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的GAN,由Ian Goodfellow首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由GAN做出来.我最近刚入门GAN,看了些资料,做一些笔记. 1.Generati…

GAN的原理入门

开发者自述:我是这样学习 GAN 的 from:https://www.leiphone.com/news/201707/1JEkcUZI1leAFq5L.html Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由 GAN 做出来.我最近刚入门 GAN,看了些资料,做一些笔记. 1.Generation 什么是生成(generation)?就是模型通过学…

常见GAN的应用

深入浅出 GAN·原理篇文字版(完整)|干货 from:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1568663805038898&wfr=spider&for=pc 百家号17-05-2902:02 导语这次的内容主要是想梳理 GAN 从 NIPS 2014 被提出,到 2017年5月,都有哪些重要的从原理和方法上的重要研究.一共覆盖了25篇重要论文(论文列表见本文最下方). 引言:GAN的惊艳应用首先来看看 GAN 现在能做到哪些惊艳的事呢? GAN 可以被用…

GAN基础

Generative Adversarial Networks GAN框架 GAN框架是有两个对象(discriminator,generator)的对抗游戏.generator是一个生成器,generator产生来自和训练样本一样的分布的样本.discriminator是一个判别器,判别是真实数据还是generator产生的伪造数据.discriminator使用传统的监督学习技术进行训练,将输入分成两类(真实的或者伪造的).generator训练的目标就是欺骗判别器. 游戏中的两个参…

2020年深度学习DeepLearning技术实战班

深度学习DeepLearning核心技术实战2020年01月03日-06日北京一.深度学习基础和基本思想二.深度学习基本框架结构 1,Tensorflow2,Caffe3,PyTorch4,MXNet三,卷积神经网络CNN 循环神经网络RNN 强化学习DRL 对抗性生成网络GAN 迁移学习TL四.深度学习算法理论解析:五.深度学习实际应用案例操作:1,CNN——>图像分类 2,Lstm——>文本分类3,Lstm——>命名实体抽取 4,Yolo——>目标检测 5,图像分类(CNN)…

GAN 原理及公式推导

Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由 GAN 做出来.我最近刚入门 GAN,看了些资料,做一些笔记. 可以参考另一篇,GAN原理 https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9550561.html 1.Generation 什么是生成(generation)?就是模型通过学习一些数据,然后生成类似的数据.让机器看一些…

CVAE-GAN论文学习-1

CVAE-GAN: Fine-Grained Image Generation through Asymmetric Training 摘要我们提出了一个变分生成对抗网络,一个包含了与生成对抗网络结合的变分子编码器,用于合成细粒度类别的图像,比如具体某个人的脸或者某个类别的目标.我们的方法构建一张图片作为概率模型中的一个标签成分和潜在属性.通过调整输入结果生成模型的细粒度类别标签,我们能够通过随机绘制潜在属性向量中的值来生成指定类别的图像.我们方法的创新点在于两个方面: 首先是我们提出了在判别…

AI佳作解读系列(六) －生成对抗网络（GAN）综述精华

注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇.可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了.最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文(How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Over…

【转载】Role of RL in Text Generation by GAN

本篇随笔为转载,原贴作者:知乎 SCUT 胡杨,原贴地址:Role of RL in Text Generation by GAN(强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色).…

GAN one-shot

基于one-shot的GAN生成图片 GAN的学习资料用于数据增广GAN的调研: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32103958 GAN的各种paper汇集(包括Generating High-Quality Images, Object Detection,Image Translation):https://zhuanlan.zhihu.com/p/42606381 独家 | GAN大盘点,聊聊这些年的生成对抗网络 : LSGAN, WGAN, CGAN, inf…