​GAN应用集中在图像生成,NLP.Robt Learning也有拓展.类似于NLP中的Actor-Critic. https://arxiv.org/pdf/1610.01945.pdf . Generative Adversarial Nets.构建两个网络,一个G生成网络,一个D区分网络.训练,G网络loss log(1-D(G(z))),D网络loss -(log(D(x))+log(1-D(G(z))),不是Cross Entropy.数据输入,G网络输入noise.D输入混合G输出数…

在弄清楚InfoGAN之前,可以先理解一下变分推断目的以及在概率论中的应用与ELBO是什么,以及KL散度 https://blog.csdn.net/qy20115549/article/details/93074519 https://blog.csdn.net/qy20115549/article/details/86644192. 如果理解了变分推断,KL散度,ELBO,对于InfoGAN中的重要方法就可以很容易理解了. 这里首先看一下简单的对数推导为方便对InfoGAN文中的公式的阅读:…

InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets disentangled: vi. 解决:松开:解开纠结:解决(纠纷) vt. 解开:松开:使解脱 mutual: adj. 共同的:相互的,彼此的 decodable: 可解的 salient: n. 凸角:突出部分 adj. 显著的:突出的:跳跃的 prominent: adj. 突出的,显著…

目录 概 主要内容 Chen X., Duan Y., Houthooft R., Schulman J., Sutskever I., Abbeel P. InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets. arXiv preprint arXiv 1606.03657, 2016. 概 既然都能生成图片了, 那至少得能够抓住数据的特征信息,…

The major advancements in Deep Learning in 2016 地址:https://tryolabs.com/blog/2016/12/06/major-advancements-deep-learning-2016/ 主要挑战是unsupervised learning 无监督学习,2016年大量的研究专注于generative models 生成模型.几大巨头谷歌和脸书分别创新于自然语言处理NLP. 无监督学习 无监督学习指的是在没有额外信息的新数据中,提取…

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学…

The major advancements in Deep Learning in 2016 Pablo Tue, Dec 6, 2016 in MACHINE LEARNING DEEP LEARNING GAN Deep Learning has been the core topic in the Machine Learning community the last couple of years and 2016 was not the exception. In this arti…

译自:The Major Advancements in Deep Learning in 2016 建议阅读时间:10分钟 https://tryolabs.com/blog/2016/12/06/majoradvancementsdeeplearning2016/ 在过去的十多年来,深度学习一直是核心话题,2016年也不例外.本文回顾了他们认为可能会推动这个领域发展或已经对这个领域产生巨大贡献的技术.(1)无监督学习有史以来便是科研人员所面临的的主要挑战之一.由于大量产生式模型的提出,201…

https://github.com/LTS4/DeepFool 貌似是说可以愚弄深度神经网络? https://github.com/tflearn/tflearn TF学习指南 http://gitxiv.com/posts/HTRKHMTYrcqweBH7h/planet-photo-geolocation-with-convolutional-neural-networks 图片定位 https://github.com/woodrush/neural-art-tf 神经网络模仿画画风格…

[重磅]无监督学习生成式对抗网络突破,OpenAI 5大项目落地 [新智元导读]"生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情!"LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱,他认为这是深度学习近期最值得期待.也最有可能取得突破的领域.生成对抗学习是无监督学习的一种,该理论由 Ian Goodfellow 提出,此人现在 OpenAI 工作.作为业内公认进行前沿基础理论研究的机构,OpenAI 不久前在博客中总结了他们的5大项目成果,结合丰富实例介绍了生成对抗网络…

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.…

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…

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…

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…

本文来自<Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder>,时间线为2017年2月. 该文很有意思,是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子. 假设给你一张人脸(没有告诉你多少岁)和一堆网上爬取的人脸图像(包含不同年龄的标注人脸但不一定配对),你能给出那一张人脸80岁或者5岁时候的样子么.当然回答不能,当前现有的人脸年龄研究都试图学习一个年龄组间的变换,因此需要配对的样本和标注的询问图片.在本文中,作者从一个…

生成模型: 通过观测学习样本和标签的联合概率分布P(X,Y)进行训练,训练好的模型能够生成符合样本分布的新数据,在无监督学习方面,生成式模型能够捕获数据的高阶相关性,通过学习真实数据的本质特征,刻画样本数据的分布特征,生成与训练样本相似的新数据 生成式模型的分类:1. Autoencoder 2.自回归模型 3.生成对抗网络(gan,,generative adversarial networks) Generative Adversarial Nworks: 1. generative mod…

http://blog.topspeedsnail.com/archives/10977 从2D图片生成3D模型(3D-GAN) https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54783209 GANs是Generative Adversarial Networks的简写,中文翻译为生成对抗网络,它最早出现在2014年Goodfellow发表的论文中:Generative Adversarial Networks.GANs是目前深度学习领域最火…

This blog from : http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309351000224077630868614681&u=5070353058&m=4077873754872790&cu=5070353058 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇 雷锋网 作者: 三川 2017-02-21 16:38:00 查看源网址 阅读数:4 本文旨在加速深度学习新手入门,介绍 CNN.DBN.RNN.RNTN.自动编码器.GAN 等开发者最…

本文转自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MDMwMTIyNQ==&mid=2649290778&idx=1&sn=9816b862e167c4792f4251c199fcae16&chksm=8811ee5cbf66674a54e87bc3cef4937da6e5aac7599807754731ab777d359b219ac6de97616e&mpshare=1&scene=2&srcid=0219a2e…

转自:https://github.com/ritchieng/the-incredible-pytorch The Incredible PyTorch What is this? This is inspired by the famous Awesome TensorFlow repository where this repository would hold tutorials, projects, libraries, videos, papers, books and anythi…

  本文转自:https://github.com/zhangqianhui/AdversarialNetsPapers AdversarialNetsPapers The classical Papers about adversarial nets The First paper ✅ [Generative Adversarial Nets] [Paper] [Code](the first paper about it) Unclassified ✅ [Deep Generative Im…

本文转自:http://www.jianshu.com/p/2acb804dd811 GAN论文整理 作者 FinlayLiu 已关注 2016.11.09 13:21 字数 1551 阅读 1263评论 0喜欢 7 原始GAN Goodfellow和Bengio等人发表在NIPS 2014年的文章Generative adversary network,是生成对抗网络的开创文章,论文思想启发自博弈论中的二人零和博弈.在二人零和博弈中,两位博弈方的利益之和为零或一个常数,即一方有所得,另一方必有…

really-awesome-gan A list of papers and other resources on General Adversarial (Neural) Networks. This site is maintained by Holger Caesar. To complement or correct it, please contact me at holger-at-it-caesar.com or visit it-caesar.com. Also checkou…

https://blog.csdn.net/a312863063/article/details/83512870 目 录第一章 初步了解GANs 3 1. 生成模型与判别模型. 3 2. 对抗网络思想. 3 3. 详细实现过程. 3 3.1 前向传播阶段. 4 3.2 反向传播阶段. 4 4. GANs大家族分类. 6 第二章 GANs的理论与提升. 7 1. GANs相关理论. 7 Part1 GANs基于Divergence的改进. 12 1. GANs并不完美. 12 2. fGAN――…

The manuscript of Deep Reinforcement Learning is available now! It makes significant improvements to Deep Reinforcement Learning: An Overview, which has received 100+ citations, by extending its latest version more than one year ago from 70 pages to…

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.速度慢 3.resolution太小,大了无语义信息 4.无reference 5.intend to generate same image 6.梯度消失 论文摘要: 1.Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial nets." Advances in Neural Information Processing S…

1 前言 GAN的火爆想必大家都很清楚了,各种GAN像雨后春笋一样冒出来,大家也都可以名正言顺的说脏话了[微笑脸].虽然目前GAN的酷炫应用还集中在图像生成上,但是GAN也已经拓展到NLP,Robot Learning上了.与此同时,在与NLP的结合过程中,我们很惊讶的发现,GAN和增强学习的Actor-Critic有曲艺同工之妙呀!Deepmind 的大神Oriol Vinyals也特地写了篇文章Connecting Generative Adversarial Networks and Ac…

生成式对抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一种生成式模型,目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向,著名学者Yann Lecun甚至将其称为“过去十年间机器学习领域最让人激动的点子".GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练,目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算.语音和语言处理.信息安全.棋类比赛等领域,GAN正在被…

1.基础知识 创始人的介绍: “GANs之父”Goodfellow 38分钟视频亲授:如何完善生成对抗网络?(上) “GAN之父”Goodfellow与网友互动:关于GAN的11个问题(附视频) 进一步了解,应用领域扩展: 生成对抗网络GANs理解(附代码)    对该文章的转载补充:对生成对抗网络GANs原理.实现过程.应用场景的理解(附代码),另附:深度学习大神文章列表 简单理解与实验生成对抗网络GAN AI科普贴:生成对抗网络(GANs)为什么这么火? GAN Zoo: The GAN Z…

argparse 介绍 argparse模块主要用来为脚本传递命令参数功能,使他们更加灵活. 代码: parser = argparse.ArgumentParser() #建立解析器,必须写 parser.add_argument() 调用add_argument()向ArgumentParser对象添加命令行参数信息,这些信息告诉ArgumentParser对象如何处理命令行参数.可以通过调用parse_agrs()来使用这些命令行参数. 参数: name or flags…[, actio…