知乎：GAN 的发展对于研究通用人工智能有什么意义？

【知乎：GAN 的发展对于研究通用人工智能有什么意义？】的更多相关文章

知乎：GAN 的发展对于研究通用人工智能有什么意义？

https://www.zhihu.com/question/57668112/answer/155367561 Lyken 愿以有涯随无涯收录于编辑推荐知乎圆桌 · 296 人赞同了该回答资历不深,入坑一年的我仅从个人角度谈谈理解,希望能抛砖引玉. GAN对于人工智能的意义,可以从它名字的三部分说起:Generative Adversarial Networks.为了方便讲述,也缅怀过去两周在某论坛上水掉的时间,我先从Networks讲起. Networks:(深度)神经网络自从12年…

[ZZ] Valse 2017 | 生成对抗网络（GAN）研究年度进展评述

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…

如何利用AI识别未知——加入未知类（不太靠谱），检测待识别数据和已知样本数据的匹配程度（例如使用CNN降维，再用knn类似距离来实现），将问题转化为特征搜索问题而非决策问题，使用HTM算法（记忆+模式匹配预测就是智能），GAN异常检测，RBF

https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经网络,O-SVM可以搞定 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7t3xei/d_detecting_unknown_classes/ reddit上的讨论,有人专门提到svm是最适合解决这个问题的模型. I've spent lots…

生成式对抗网络GAN 的研究进展与展望

生成式对抗网络GAN的研究进展与展望.pdf 摘要: 生成式对抗网络GAN (Generative adversarial networks) 目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向. 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 正在被广泛研究,具有巨大的应用前景. 本文概括了GAN 的研究进展, 并进行展望. 在…

提高驾驶技术：用GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和衣服

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27199954 作为一名久经片场的老司机,早就想写一些探讨驾驶技术的文章.这篇就介绍利用生成式对抗网络(GAN)的两个基本驾驶技能: 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中的女孩穿(tuo)衣服生成式模型上一篇<用GAN生成二维样本的小例子>中已经简单介绍了GAN,这篇再简要回顾一下生成式模型,算是补全一个来龙去脉. 生成模型就是能够产生指定分布数据的模型,常见的生成式模型一般都会有一个用…

GAN综述

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…