出处:2018 AAAI SourceCode:https://github.com/salu133445/musegan abstract: (写得不错 值得借鉴)重点阐述了生成音乐和生成图片,视频及语音的不同.首先音乐是基于时间序列的:其次音符在和弦.琶音(arpeggios).旋律.复音等规则的控制之下的:同时一首歌曲是多track的.总之不能简单堆叠音符.本文基于GAN提出了三种模型来生成音乐:jamming model, the composer model and the hybri…

Introductory guide to Generative Adversarial Networks (GANs) and their promise! Introduction Neural Networks have made great progress. They now recognize images and voice at levels comparable to humans. They are also able to understand natural langua…

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…

  生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)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学习方法之一.   GAN 主要包括了两个部分,即生成器 generator 与判别器 discriminator.生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的图像更加真实,以骗过判别器.判别器则需要对接收的图片进行真假判别.在整个过程中,生成器努力地让生成的图像更加真实,而判别器则努力地去识别出图像的真假,这个过程相当于一个二人博弈,随着时间的…

StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks  本文将利用 GANs 进行高质量图像生成,分为两个阶段进行,coarse to fine 的过程.据说可以生成 256*256 的高清图像. 基于文本生成对应图像的工作已经有了,比如说 Attribute2Image,以及 最开始的基于文本生成图像的文章等等. Stacked Generated Adver…

Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言:本文将产生式对抗网络(GAN)拓展到半监督学习,通过强制判别器来输出类别标签.我们在一个数据集上训练一个产生式模型 G 以及 一个判别器 D,输入是N类当中的一个.在训练的时候,D被用于预测输入是属于 N+1的哪一个,这个+1是对应了G的输出.这种方法可以用于创造更加有效的分类器,并且可以比普通的GAN 产生更加高质量的样本. 将产生式模型应用于半监督学习并非一个新颖…

前天看了 criss-cross 里的注意力模型  仔细理解了  在: https://www.cnblogs.com/yjphhw/p/10750797.html 今天又看了一个注意力模型 <Self-Attention Generative Adversarial Networks>   https://arxiv.org/pdf/1805.08318v1.pdf 里边关键的还是注意力机制,又花了一个小时理解了下,感觉这种方式能够带来另一种视野的扩大,其中cnn是通过不断卷积扩大视野. 而…

Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection 2017-07-11  19:47:46   CVPR 2017 This paper use GAN to handle the issue of small object detection which is a very hard problem in general object detection. As shown in the followin…

SalGAN: Visual saliency prediction with generative adversarial networks 2017-03-17 摘要:本文引入了对抗网络的对抗训练机制来进行显著性物体的预测.虽然我们老板很不喜欢显著性,但是,做显著性检测的人还是会说:这是有意义的.如本文说的:恩,显著性可以作为 soft-attention,来引导其他计算机视觉任务的进行,也可以直接引导 marketing 领域. 本文区别于其他方法最显著的地方在于:the usage of…

前天看完Generative Adversarial Networks的论文,不知道有什么用处,总想着机器生成的数据会有机器的局限性,所以百度看了一些别人 的看法和观点,可能我是机器学习小白吧,看完之后感触还挺多的,我们可以gan: 1.生成一个图片.诗词,比如中国山水画.假设给一个命题‘思乡’,让机器人和一个诗人.画家在比赛,然后对比画的是什么 2.用在nlp,可以搞一个在线学习的机器人,每天去听别人讲话,同时自己尝试声成对话,这样不断优化机器人的口音之类的, 这样,有一天它还真的讲话和人类一…