2014-06-01 Created By BaoXinjian…

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同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27343585 本文完整代码地址:Generative Adversarial Networks (GANs) with 2D Samples 50行GAN代码的问题 Dev Nag写的50行代码的GAN,大概是网上流传最广的,关于GAN最简单的小例子.这是一份用一维均匀样本作为特征空间(latent space)样本,经过生成网络变换后,生成高斯分布样本的代码.结构非常清晰,却有一个奇怪的问题,就是判别器(Disc…

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…

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 :-) GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversarial Networks(arxiv:https://a…

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs),由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域.2016年,GANs热潮席卷AI领域顶级会议,从ICLR到NIPS,大量高质量论文被发表和探讨.Yann LeCun曾评价GANs是"20年来机器学习领域最酷的想法". Generative Adversarial Nets(GAN) Generative Adversarial Networks论文提出了一种通过对抗过…

深度学习之 GAN 进行 mnist 图片的生成 mport numpy as np import os import codecs import torch from PIL import Image import PIL def get_int(b): return int(codecs.encode(b, 'hex'), 16) def extract_image(path, extract_path): with open(path, 'rb') as f: data = f.read(…

一.前述 GAN,生成对抗网络,在2016年基本火爆深度学习,所有有必要学习一下.生成对抗网络直观的应用可以帮我们生成数据,图片. 二.具体 1.生活案例 比如假设真钱 r 坏人定义为G  我们通过 G 给定一个噪音X 通过学习一组参数w 生成一个G(x),转换成一个真实的分布. 这就是生成,相当于造假钱. 警察定义为D 将G(x)和真钱r 分别输入给判别网络,能判别出真假,真钱判别为0,假钱判别为1 .这就是判别. 最后生成网络想让判别网络判别不出来什么是真实的,什么是假的.要想生成的更好,则…

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,…

论文笔记:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditional GAN ICCV 2017 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Dai_Towards_Diverse_and_ICCV_2017_paper.pdf Implementation(Torch): https://github.com/doubledaibo/gancapt…