""" 生成对抗网络(GAN,Generative Adversarial Networks)的基本原理很简单: 假设有两个网络,生成网络G和判别网络D.生成网络G接受一个随机的噪声z并生成图片, 记为G(z):判别网络D的作用是判别一张图片x是否真实,对于输入x,D(x)是x为真实图片的概率. 在训练过程中, 生成器努力让生成的图片更加真实从而使得判别器无法辨别图像的真假, 而D的目标就是尽量把分辨出真实图片和生成网络G产出的图片,这个过程就类似于二人博弈, G和D构成了一

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

本文转载自:https://www.leiphone.com/news/201703/Y5vnDSV9uIJIQzQm.html 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出,是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一.它的核心思想是:同时训练两个相互协作.同时又相互竞争的深度神经网络(一个称为生成器 Generator,另一个称为判别器 Discriminator)来处理无监督学习的相关问题.在训

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26122612 上篇文章 瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏 中提到过对抗样本,这篇算是针对对抗样本的一个小小扩充:用Fast Gradient Sign方法在Caffe中生成对抗样本. 本文代码的完整例子可以在下面地址下载: frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners Fast Gradient Sign方法 先回顾一下 瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏 

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

本文由  网易云发布. “知物由学”是网易云易盾打造的一个品牌栏目,词语出自汉·王充<论衡·实知>.人,能力有高下之分,学习才知道事物的道理,而后才有智慧,不去求问就不会知道.“知物由学”希望通过一篇篇技术干货.趋势解读.人物思考和沉淀给你带来收获的同时,也希望打开你的眼界,成就不一样的你.当然,如果你有不错的认知或分享,也欢迎通过邮件(zhangyong02@corp.netease.com)投稿. 以下是正文: 作者:Brad Harris,安全研究员,Brad曾在公共和私营部门的网络和计

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059,感谢分享 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN. 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) 一.GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛

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

先放结果 这是通过GAN迭代训练30W次,耗时3小时生成的手写字图片效果,大部分的还是能看出来是数字的. 实现原理 简单说下原理,生成对抗网络需要训练两个任务,一个叫生成器,一个叫判别器,如字面意思,一个负责生成图片,一个负责判别图片,生成器不断生成新的图片,然后判别器去判断哪儿哪儿不行,生成器再不断去改进,不断的像真实的图片靠近. 这就如同一个造假团伙一样,A负责生产,B负责就鉴定,刚开始的时候,两个人都是菜鸟,A随便画了一幅画拿给B看,B说你这不行,然后A再改进,当然需要改进的不止A,随着A

生成对抗网络的概念 上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征,能够"无中生有"的由一组随机数向量生成手写字符的图片. 这个"创造能力"我们在模型中分为编码器和解码器两个部分.其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后,在数字层面对编码结果进行微调,再解码生成图片的过程.所生成的图片,是对原样本图的某种变形模仿. 今天的要介绍的生成对抗网络(GAN)也具备很类似的功能,所建立的模型,能够生成非常接近样本图片的结果. 相对于VAE,生成对抗网络GAN更接近一

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

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) ---- 生成 MNIST 手写图片 1.基本原理 生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是"骗过"判别器 判别器(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的"假数据" 训练过程 固定判别器,让生成器不断生成假数据,给判别器判别,开始生成器很弱,但是随着不断的训练,生成器不断提升,最终骗过判别器.此时判别器

  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

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

pytorch生成对抗示例 本文对ML(机器学习)模型的安全漏洞的认识,并将深入了解对抗性机器学习的热门话题.图像添加难以察觉的扰动会导致模型性能大不相同.通过图像分类器上的示例探讨该主题.使用第一种也是最流行的攻击方法之一,即快速梯度符号攻击算法(FGSM)来迷惑 MNIST 分类器. 1.威胁模型 对于上下文,有许多类别的对抗性攻击,每种攻击具有不同的目标和对攻击者知识的假设.总体目标是向输入数据添加最少量的扰动,引起期望的错误分类.对攻击者的知识有几种假设,其中两种是:白盒子和黑盒子.白盒

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 我们在第3章实现了一个GAN,其生成器和判别器是具有单个隐藏层的简单前馈神经网络.尽管很简单,但GAN的生成器充分训练后得到的手写数字图像的真实性有些还是很具说服力的.即使是那些无法被识别为人类手写数字的字符,也具有许多手写符号的特征,例如可辨认的线条边缘和形状,特别是与用作生成器原始输入的随机噪声相比,更是如此. 想象一下,如果使用更强大的网络架构可以实现什么?本章中的生成器和判别器都将使用卷积神经网络(CNN,或 ConvNet),而不再是简单的双层前馈网

半监督生成对抗网络 一.SGAN简介 半监督学习(semi-supervised learning)是GAN在实际应用中最有前途的领域之一,与监督学习(数据集中的每个样本有一个标签)和无监督学习(不使用任何标签)不同,半监督学习只为训练数据集的一小部分提供类别标签.通过内化数据中的隐藏结构,半监督学习努力从标注数据点的小子集中归纳,以有效地对从未见过的新样本进行分类,要使半监督学习有效,标签数据和无标签数据必须来自相同的基本分布. 缺少标签数据集是机器学习研究和实际应用中的主要瓶颈之一,尽管无标

GAN的全称是 Generative Adversarial Networks,中文名称是生成对抗网络.原始的GAN是一种无监督学习方法,巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型. 1 GAN的原理 GAN的基本原理很简单,其由两个网络组成,一个是生成网络G(Generator) ,另外一个是判别网络D(Discriminator).它们的功能分别是: 生成网络G:负责生成图片,它接收一个随机的噪声 $z$,通过该噪声生成图片,将生成的图片记为 $G(z)$. 判别网络D:负责判别一张图片是真实

基本思想 GAN全称生成对抗网络,是生成模型的一种,而他的训练则是处于一种对抗博弈状态中的. 譬如:我要升职加薪,你领导力还不行,我现在领导力有了要升职加薪,你执行力还不行,我现在执行力有了要升职加薪,通过这样不断的努力和被拒绝,最后的最后你要不离职了要不升职加薪了. 这个例子中,个人的能力在不断的变化,领导的定义也在不断变化,选领导要通过不断的对比观察,你要通过不断的训练和实践,处于一种对抗博弈中. 基本结构 GAN的主要结构包括一个生成器G(Generator)和一个判别器D(Discrim

Full-body High-resolution Anime Generation with Progressive Structure-conditional Generative Adversarial Networks,即用PSGAN生成高分辨率的全身动画.据了解,DeNA的业务涵盖社交游戏.电子商务等领域,此前公司推出的手游<忍者天下>也在中国市场取得了骄人的成绩.昔日忍者化身换装暖暖,DeNA想用GAN做些什么呢? 摘要 本文提出了一种渐进结构—条件生成对抗网络(PSGAN),它是