引言 你能看出这张照片中面部的共同点吗? 这些人都不是真实存在的!这些面部图像都是由GAN技术生成的. "GAN"这个词是由Ian Goodfellow在2014年提出的,但相关概念早在1990年就存在了(Jürgen Schmidhuber开创),在Goodfellow发出这个方向的论文之后才开始普及.从那以后,GAN就一直不断发展! 实际上,GAN无处不在.数据科学家和深度学习研究者使用这项技术来生成逼真的图像,改变面部表情,创建游戏场景,可视化设计,甚至生成令人惊叹的艺术作品!最…

目录 概 主要内容 McGAN 结合SVM 训练 训练 理论分析 证明 Jae Hyun Lim, Jong Chul Ye, Geometric GAN. 概 很有趣, GAN的训练过程可以分成 寻找一个超平面区分real和fake; 训练判别器, 使得real和fake分得更开; 训练生成器, 使得real趋向错分一侧. 主要内容 McGAN 本文启发自McGAN, 在此基础上, 有了下文. 结合SVM 设想, GAN的判别器\(D(x) = S(\langle w, \Phi_{\zeta…

GAN(Generative Adversarial Nets),产生式对抗网络 存在问题: 1.无法表示数据分布 2.速度 3.resolution太小,大了无语义信息 4.无reference 5.intend to generate same image 论文摘要: 1.Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial nets." Advances in Neural Information Processing Systems.…

今天,我们来分享点不一样的资讯.....游戏APP之喜新厌旧排行榜!! 前阵子笔者开发了一套系统可以用来收集亚洲五大地区上架APP的每日排名信息,希望观察出五大地区在APP上的喜好和使用程度之间的相异性. 所以,在下收集了上个礼拜(07/07~07/13)五大地区(台.港.中.韩.日)的每日APP游戏排行,并且设计了一套公式去计算各游戏类别的排行变动率. 可能看公式大家不太能够理解,以下是一个简单的范例: 这个数据要怎么解释? 我们可以经由该数据看出,各地区的Game APP使用者喜新厌旧的程度…

Docker现在很火,容器技术看上不无所不能,但这实际上是一种误解,不要被炒作出来的泡沫迷住双眼,本文抛去炒作,理性地从Java程序员的角度,列举出Docker目前的五大误区,帮助你更好地理解Docker的优势和问题. 抛去那些媒体和厂商们的炒作,我们如何才能更好更理性的使用Docker? Docker最近备受关注,原因显而易见.如何成功交付代码一直困扰着大家.传统的容器技术在众多需求和模板中乱成一团.而Docker可以简单且重复的创建容器.相比其它容器,使用Docker可以更快.更自然的交付代…

同步自我的知乎专栏文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32135185 从Slerp说起 ICLR'2017的投稿里,有一篇很有意思但被拒掉的投稿<Sampling Generative Networks> by Tom White.文章比较松散地讲了一些在latent space挺有用的采样和可视化技巧,其中一个重要的点是指出在GAN的latent space中,比起常用的线性插值,沿着两个采样点之间的"弧"进行插值是更合理的办法.实现的方法就…

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA…

生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN. 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversarial Networks(arxiv:https://a…

Valse 2017 | 生成对抗网络(GAN)研究年度进展评述 https://www.leiphone.com/news/201704/fcG0rTSZWqgI31eY.html?viewType=weixin 雷锋网按:2017 年 4 月 21-23 日,VALSE(视觉与学习青年学者研讨会)在厦门举行,国内 CV 领域顶级专家学者齐聚一堂,参会的青年学者达 2000 多人.在 VALSE 的「年度进展评述」环节,共有 12 名学者依次上台,对 CV 研究和应用分支领域近年发展做了详细系…

https://www.tinymind.cn/competitions/ai 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型. 目前GAN最常使用的场景就是图像生成,作为一种优秀的生成式模型,GAN引爆了许多图像生成的有趣应用.在图像生成模型的质量上,生成对抗网络技术可以说实现了飞跃,很多衍生模型已经在一定程度上解决了特定场景中的图像生成问题.此外,诸如文本到图像的生成.图像到图像的生成等应用研究也让工业界与学术界都非常“兴奋”,为人工智能行业带来了非常多的可能性. 为了带大家领略GAN的…