【辅助分类器生成对抗网络（ Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network，ACGAN）（附带pytorch代码）】的更多相关文章

基于Jittor框架实现LSGAN图像生成对抗网络

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…

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）初探

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

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26499443 生成对抗网络GAN是由蒙特利尔大学Ian Goodfellow教授和他的学生在2014年提出的机器学习架构. 要全面理解生成对抗网络,首先要理解的概念是监督式学习和非监督式学习.监督式学习是指基于大量带有标签的训练集与测试集的机器学习过程,比如监督式图片分类器需要一系列图片和对应的标签(“猫”,“狗”…),而非监督式学习则不需要这么多额外的工作,它们可以自己从错误中进行学习,并降低未来出错的概率.监督式学习的缺点就…

生成对抗网络（Generative Adversarial Network）阅读笔记

笔记持续更新中,请大家耐心等待 首先需要大概了解什么是生成对抗网络,参考维基百科给出的定义(https://zh.wikipedia.org/wiki/生成对抗网络): 生成对抗网络(英语:Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习.该方法由扬·古德费洛等人于2014年提出.[1] 生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出…

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）

  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…

AI佳作解读系列(六) － 生成对抗网络（GAN）综述精华

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…

解读生成对抗网络（GAN） 之U-GAN-IT

Unsupervised Generative Attentionnal Networks with Adapter Layer-In(U-GAN-IT) 从字面我们可以理解为无监督生成对抗网络和适配层的结合 论文实现: 论文实现了无监督图像的翻译问题,当两个图像之间两个图像.纹理差别较大时的图像风格(style)转换. 论文实现了相同的网络结构和超参数同时需要同时保持shape的图像翻译I(类似风格迁移但是图像本身形状这些原始shape不变),以及需要改变shape的图像翻译任务(个人观点,跨…

用MXNet实现mnist的生成对抗网络(GAN)

用MXNet实现mnist的生成对抗网络(GAN) 生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本.判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出,其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来.而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络.两个网络相互对抗.不断调整参数,最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真…

【超分辨率】—(ESRGAN)增强型超分辨率生成对抗网络-解读与实现

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…

生成对抗网络（GAN）的18个绝妙应用

https://juejin.im/post/5d3fb44e6fb9a06b2e3ccd4e 生成对抗网络(GAN)是生成模型的一种神经网络架构. 生成模型指在现存样本的基础上,使用模型来生成新案例,比如,基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片. GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型.其中一个称为"生成器"或"生成网络"模型,可学习生成新的可用案例.另一个称为"判别器"或"判别网络",可学习判别生…