基于Jittor框架实现LSGAN图像生成对抗网络 生成对抗网络(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.GAN模型由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个部分组成.在训练过程中,生成器的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别器.而判别器的目标就是尽量把生成器生成的图片和真实的图片分别开来.这样,生成器和判别器构成了一个动态的"博弈过程".许多相关的研究…

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像 GAN解决了非监督学习中的著名问题:给定一批样本,训练一个系统能够生成类似的新样本 生成对抗网络的网络结构如下图所示: 生成器(generator):输入一个随机噪声,生成一张图片 判别器(discriminator):判断输入的图片是真图片还是假图片 训练判别器D时,需要利用生成器G生成的假图片和来自现实世界的真图片:训练生成器时,只需要使用噪声生…

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…

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…

本文转载自:https://www.leiphone.com/news/201703/Y5vnDSV9uIJIQzQm.html 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出,是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一.它的核心思想是:同时训练两个相互协作.同时又相互竞争的深度神经网络(一个称为生成器 Generator,另一个称为判别器 Discriminator)来处理无监督学习的相关问题.在训…

Full-body High-resolution Anime Generation with Progressive Structure-conditional Generative Adversarial Networks,即用PSGAN生成高分辨率的全身动画.据了解,DeNA的业务涵盖社交游戏.电子商务等领域,此前公司推出的手游<忍者天下>也在中国市场取得了骄人的成绩.昔日忍者化身换装暖暖,DeNA想用GAN做些什么呢? 摘要 本文提出了一种渐进结构—条件生成对抗网络(PSGAN),它是…

本文由  网易云发布. “知物由学”是网易云易盾打造的一个品牌栏目,词语出自汉·王充<论衡·实知>.人,能力有高下之分,学习才知道事物的道理,而后才有智慧,不去求问就不会知道.“知物由学”希望通过一篇篇技术干货.趋势解读.人物思考和沉淀给你带来收获的同时,也希望打开你的眼界,成就不一样的你.当然,如果你有不错的认知或分享,也欢迎通过邮件(zhangyong02@corp.netease.com)投稿. 以下是正文: 作者:Brad Harris,安全研究员,Brad曾在公共和私营部门的网络和计…

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基…

一.文献解读 我们知道GAN 在图像修复时更容易得到符合视觉上效果更好的图像,今天要介绍的这篇文章——ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks,它 发表于 ECCV 2018 的 Workshops,作者在 SRGAN 的基础上进行了改进,包括改进网络的结构.判决器的判决形式,以及更换了一个用于计算感知域损失的预训练网络. 超分辨率生成对抗网络(SRGAN)是一项开创性的工作,能够在单一图像超分辨率中生成逼…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习.小样本学习 三.生成对抗网络 GAN 综述 说到小样本学习,就想说比较时髦的生成对抗网络GAN.别误会,生成对抗网络并不是只针对小样本生成,还有很多别的丰富应用. 1. GAN GANs是一种结构化的概率模型,由两个对立的模型组成:生成模型(G)用于捕获数据分布,判别模型(D)用…