GAN简介 一.什么是GAN GAN是一类由两个同时训练的模型组成的机器学习技术:一个是生成器,训练其生成伪数据:另一个是鉴别器,训练其从真实数据中识别伪数据. 生成(generative)一词预示着模型的总目标--生成新数据.GAN通过学习生成的数据取决于所选择的训练集,例如,如果我们想用GAN合成一幅看起来像达・芬奇作品的画作,就得用达·芬奇的作品作为训练集. 对抗(adversarial)一词则是指构成GAN框架的两个动态博弈.竞争的模型:生成器和判别器.生成器的目标是生成与训练集中的真实…

前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现. 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来,生成式对抗网络 GAN 广受关注,加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说,他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络,使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠,可以说,研究机器…

GAN Generative Adversarial Networks 生成对抗网络.学习真实世界的真实数据的分布,用于创造以假乱真的数据.比如前段时间很火的应用deep fake.deep nude. 由两部分构成,生成网络g,对抗网络d. g用于创建假的数据.d用于判别数据.d和我们平常用的神经网络没什么区别. 手写数字识别的例子. 如何创建以假乱真的图片 已上图为例,部分被马赛克了,那怎么恢复这部分被马赛克的像素呢? 我们要谈到2种信息 上下文信息 即某个像素与周围的像素是有关系的,可以根…

GAN 原理: ​GAN 的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想,应用到深度学习神经网络上来说,就是通过生成网络 G(Generator)和判别网络 D(Discriminator)不断博弈,进而使 G 学习到数据的分布,如果用到图片生成上,则训练完成后,G 可以从一段随机数中生成逼真的图像. G 是一个生成网络,其输入为一个随机噪音,在训练中捕获真实数据的分布,从而生成尽可能真实的数据并让 D 犯错 D 是一个判别网络,判别生成的数据是不是"真实的".它的输入参数是 x,输出 D(x…

概述:在前期的文章中,我们用TensorFlow完成了对手写数字的识别,得到了94.09%的识别准确度,效果还算不错.在这篇文章中,笔者将带领大家用GAN模型,生成我们想要的手写数字. GAN简介 对抗性生成网络(GenerativeAdversarial Network),由 Ian Goodfellow 首先提出,由两个网络组成,分别是generator网络(用于生成)和discriminator网络(用于判别).GAN网络的目的就是使其自己生成一副图片,比如说经过对一系列猫的图片的学习,g…

[题外话:今天上课我做了一个关于DA-GAN技术的ppt演讲,写一点东西留念一下...] 转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/9107471.html   DA-GAN技术是微软亚洲研究院新研发的一项技术,可能对今后的艺术创造模式产生巨大影响.  前言 首先,大家还记得微软小冰吗,目前最新的第五代拥有“高级感官”的小冰不仅会唱歌.讲故事.写文章,还能主动与人交往.除此之外,她还出版了人类首部人工智能灵思诗集<阳光失了玻璃窗>,这已体现其具有…

2019年上半年收集到的人工智能GAN干货文章 GAN简介及其常见应用 训练GAN,你应该知道的二三事 了解生成对抗网络(GAN) CosmoGAN:训练GAN,让AI寻找宇宙中的暗物质 关于GAN的七个问题:谷歌大脑工程师带你梳理生成对抗网络 Ian GoodFellow最新演讲:对抗机器学习的进展与挑战 GANs和ODEs:数学建模的终结? 了解GAN背后的设计,训练,损失函数和算法 GANs笔记(1) - 初步了解 GANs 史上最强GAN被谷歌超越!标注数据少用90%,造假效果却更逼真…

前言 深度学习作为人工智能的重要手段,迎来了爆发,在NLP.CV.物联网.无人机等多个领域都发挥了非常重要的作用.最近几年,各种深度学习算法层出不穷, Generative Adverarial Network(GAN)自2014年提出以来,引起广泛关注,身为深度学习三巨头之一的Yan Lecun对GAN的评价颇高,认为GAN是近年来在深度学习上最大的突破,是近十年来机器学习上最有意思的工作.围绕GAN的论文数量也迅速增多,各种版本的GAN出现,主要在CV领域带来了一些贡献,如下图所示. 我们可…

1. GAN简介 最近几年,深度神经网络在图像识别.语音识别以及自然语言处理方面的应用有了爆炸式的增长,并且都达到了极高的准确率,某些方面甚至超过了人类的表现.然而人类的能力远超出图像识别和语音识别的任务,像很多需要创造力的任务却是机器很难做到的.但是GAN使得机器解决这些任务成为可能. 深度学习的领军人物Yann LeCun曾经说过: 生成对抗网络(GAN)及其变种已经成为最近10年以来机器学习领域最重要的思想. 为了能更好的了解GAN,做一个比喻,想象一下制作伪钞的犯罪嫌疑人和警察这个现实中…

作者 | 李秋键 责编 | Carol 封图 | CSDN 下载自视觉中国 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 近几年来GAN图像生成应用越来越广泛,其中主要得益于GAN 在博弈下不断提高建模能力,最终实现以假乱真的图像生成. GAN 由两个神经网…