一篇介绍GAN应用的文章.今后GAN模型学习的主要内容. 中文链接:萌物生成器:如何使用四种GAN制造猫图 原文链接:https://ajolicoeur.wordpress.com/cats/ 项目 GitHub:https://github.com/AlexiaJM/Deep-learning-with-cats 我尝试使用几种对抗生成网络(GAN)来生成猫脸,其中包括 DCGAN.WGAN 和 WGAN-GP,以及低和高分辨率.训练模型则使用 CAT 数据集(是的,真的有这么个东西).这一…

0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al于2014年提出,之后主要用于signal processing和natural document processing两方面,包含图片.视频.诗歌.一些简单对话的生成等.由于文字在高维空间上不连续的问题(即任取一个word embedding向量不一定能找到其所对应的文字),GAN对于NLP的处理不如图像的处理得心应手,并且从本质上讲,图片处理相较于NLP更为简单(因为任何动物都可以处理图像,但只有人类可以…

生成对抗网络(GAN)是当今最流行的图像生成方法之一,但评估和比较 GAN 产生的图像却极具挑战性.之前许多针对 GAN 合成图像的研究都只用了主观视觉评估,一些定量标准直到最近才开始出现.本文认为现有指标不足以评估 GAN 模型,因此引入了两个基于图像分类的指标——GAN-train 和 GAN-test,分别对应 GAN 的召回率(多样性)和精确率(图像质量).研究者还基于这两个指标评估了最近的 GAN 方法并证明了这些方法性能的显著差异.上述评估指标表明,数据集复杂程度(从 CIFAR10…

图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术,这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度,具体应用例如智能手机的人脸解锁.内置的语音助手.这些技术的实现和发展都离不开神经网络,可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题,并不能够为机器带来自主创造的能力,例如让机器写出一篇流畅的新闻报道,生成一副美丽的风景画.但随着GAN的出现,这些都成为了可能. 什么是GAN? 生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks)是一种近年来大热的深度学习模型,…

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=16 从之前讲的basic gan延伸到unified framework,到WGAN 再到通过WGAN进行Generation和Transformation 复习一下GAN, 首先我们有一个目标,target分布,Pdata, 蓝色部分表示Pdata高,即从这部分取出的x都是符合预期的,比如这里的头像图片 GAN的目的就是训练一个generator nn,让它的输出尽量接近Pdata分布 generator…

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=15 前面说了auto-encoder,VAE可以用于生成 VAE的问题, AE的训练是让输入输出尽可能的接近,所以生成出来图片只是在模仿训练集,而无法生成他完全没有见过的,或新的图片 由于VAE并没有真正的理解和学习如何生成新的图片,所以对于下面的例子,他无法区分两个case的好坏,因为从lost上看都是比7多了一个pixel 所以产生GAN, 大家都知道GAN是对抗网络,是generator和discri…

GAN这一概念是由Ian Goodfellow于2014年提出,并迅速成为了非常火热的研究话题,GAN的变种更是有上千种,深度学习先驱之一的Yann LeCun就曾说,"GAN及其变种是数十年来机器学习领域最有趣的idea".那么什么是GAN呢?GAN的应用有哪些呢?GAN的原理是什么呢?怎样去实现一个GAN呢?本文将一一阐述.具体大纲如下: 1.什么是GAN? 1.1 对抗思想--啵啵鸟与枯叶蝶 1.2 GAN思想--画画的演变 1.3 零和博弈(zero-sum game) 1.4…

GAN 由Goodfellow等人于2014年引入的生成对抗网络(GAN)是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案.它们通过强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分,从而能够生成相当逼真的合成图像. 理解GAN的直观方式是想象一个伪造者试图创造一幅伪造的毕加索作品.起初,伪造者的任务非常糟糕.他将他的一些假货与真正的毕加索混合在一起,并将它们全部展示给艺术品经销商.艺术品经销商对每幅画进行真实性评估,并给出关于毕加索看起来像毕加索的原因的伪造反馈.伪造者回到他的工作室准备一些新的假货.随…

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 EB-GAN: Energy-based Generative Adversarial Network MA-GAN:MAGAN: Margin Adaptation for Generative Adversarial Networks LS-GAN: Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks on Lipschitz Densities BE-GAN:   BEGAN: Boundary Equilib…

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…