目录 概 主要内容 代码 Liu M., Tuzel O. Coupled Generative Adversarial Networks. NIPS, 2016. 概 用GAN和数据(从边缘分布中采样)来拟合联合分布. 主要内容 这篇文章想要解决的问题是, 在仅有俩组不同数据(即从各自边缘分布中采样的数据), 如何用GAN来近似二者的联合分布呢? 思想是很直接的, 让生成器的前几层共享权重, 判别器的前几层共享权重, 其直观理解是这些层实际上都反应的是数据的抽象的信息, 作者认为两个边缘分布的…

Any setup of Team Foundation Server is not complete until you have at least tried t work with SharePoint. While I have many customers that like to stay away from  SharePoint I also have many that make it an integral part of not just their TFS install…

List Of All Machine Learning Sorted By Citation With > 300 citations 2013-10-10 See Citation Analysis Machine Learning And NLP for more analysis   robert tibshirani 142843 vapnik 120532 Anil K. Jain 99935 Trevor Hastie 83029 Geoffrey Hinton 70420 Jit…

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…

0. Introduction 基于纳什平衡,零和游戏,最大最小策略等角度来作为GAN的引言 1. GAN GAN开山之作 图1.1 GAN的判别器和生成器的结构图及loss 2. Conditional GAN 图2.1 CGAN的目标函数 图2.2 CGAN的判别器和生成器的结构图及loss 图2.2来自这里,图2.3是来自论文内部,两者在原理结构上没任何差别. 图2.3 CGAN结构图 如图2.3所示,CGAN相比于GAN在于,其输入部分增加了额外的信息,且此额外信息是固定的,如图像类别或…

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…

---恢复内容开始--- Motivation 使用单组的生成器G和判别训练图片在多个不同的图片域中进行转换 效果确实很逆天,难怪连Good Fellow都亲手给本文点赞 Introduction 论述了Image translating的概念,GAN极大地提升了该领域的生成质量.具体到头像生成任务,作者定义attribute为图片特征(feature),如haircolor,age,gender等:domain被定义为 一系列共享了某个属性的图片,如女性图片和男性图片分属不同的domain.该…

Libo1575899134@outlook.com Libo (原创文章,转发请注明作者) 本文章会先从Gan的简单应用示例讲起,从三个方面问题以及解决思路覆盖25篇GAN论文,第二个大部分会进一步讲Gan的所有领域应用 ----------------------------------------------------------------------------------- 上一篇说到最近有人关于encoder给出了更加直观的解释: 从另一个角度理解,传统的A是我们希望的map,两…

Abstract 最近在两个领域上的图像翻译研究取得了显著的成果.但是在处理多于两个领域的问题上,现存的方法在尺度和鲁棒性上还是有所欠缺,因为需要为每个图像域对单独训练不同的模型.为了解决该问题,我们提出了StarGAN方法,这是一个新型的可扩展的方法,能够仅使用一个单一模型就实现多领域的图像翻译.StarGAN这样的统一模型的结构允许在单个网络上同时训练带有不同领域的多个数据集.这使得StarGAN的翻译图像质量优于现有的模型,并具有将输入图像灵活地翻译到任意目标域的新能力.通过实验,验证了该…

生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器G(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是“骗过”判别器 判别器D(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的“假数据” 生成对抗网络的工作过程: 第一阶段:固定判别器D,训练生成器G 初始化判别器D,让一个生成器G不断生成“假数据”,然后给这个判别器D去判断. 一开始,生成器G还很弱,所以很容易被判断出是假的. 但是随着不断的训练,生成器G技能不断提升,最终骗过了判别器…