[前言]      本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(Generative Models)中生成对抗网络(Generative Adversarial Network)的研究与发展.作者按照GAN主干论文.GAN应用性论文.GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络. 本文涉及的论文有: Goodfellow Ian, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adver…

生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器G(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D(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” 生成对抗网络的工作过程: 第一阶段:固定判别器D,训练生成器G 初始化判别器D,让一个生成器G不断生成“假数据”,然后给这个判别器D去判断. 一开始,生成器G还很弱,所以很容易被判断出是假的. 但是随着不断的训练,生成器G技能不断提升,最终骗过了判别器…

生成式对抗网络GAN 1.  基本GAN 在论文<Generative Adversarial Nets>提出的GAN是最原始的框架,可以看成极大极小博弈的过程,因此称为“对抗网络”.一般包含两个部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator).训练的过程是无监督学习. 先总结一下训练的过程.一般而言,输入是一个一维向量z,它从先验生成.假设现在Generator生成的是图像.我们知道,无监督学习目的是学习数据集中的特征(或者说分布),假设真实的分布为,而Generat…

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…

https://www.tinymind.cn/competitions/ai 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型. 目前GAN最常使用的场景就是图像生成,作为一种优秀的生成式模型,GAN引爆了许多图像生成的有趣应用.在图像生成模型的质量上,生成对抗网络技术可以说实现了飞跃,很多衍生模型已经在一定程度上解决了特定场景中的图像生成问题.此外,诸如文本到图像的生成.图像到图像的生成等应用研究也让工业界与学术界都非常“兴奋”,为人工智能行业带来了非常多的可能性. 为了带大家领略GAN的…

导入 matplotlib 模块: import matplotlib 查看自己版本所支持的backends: print(matplotlib.rcsetup.all_backends) 返回信息: ['GTK3Agg', 'GTK3Cairo', 'MacOSX', 'nbAgg', 'Qt4Agg', 'Qt4Cairo', 'Qt5Agg', 'Qt5Cairo', 'TkAgg', 'TkCairo', 'WebAgg', 'WX', 'WXAgg', 'WXCairo', 'agg'…

该论文是深度学习领域的经典之作,因为自从Alex Krizhevsky提出AlexNet并使用GPUs大幅提升训练的效率之后,深度学习在图像识别等领域掀起了研究使用的热潮.在论文中,作者训练了一个含有 60 million个参数和650000个神经元的深度卷积神经网络对ImageNet LSVRC-2010中1.2million个高分辨率彩色图像进行分类,最终取得出色的结果.在论文中作者详细描述了网络架构以及训练过 程,同时作者也对Alex网络中的一些特点及创新之处进行了介绍.下面我会记录下阅读…

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,…

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像 GAN解决了非监督学习中的著名问题:给定一批样本,训练一个系统能够生成类似的新样本 生成对抗网络的网络结构如下图所示: 生成器(generator):输入一个随机噪声,生成一张图片 判别器(discriminator):判断输入的图片是真图片还是假图片 训练判别器D时,需要利用生成器G生成的假图片和来自现实世界的真图片:训练生成器时,只需要使用噪声生…

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…