【【李宏毅机器学习笔记】生成式对抗网络GAN】的更多相关文章

生成式对抗网络GAN 的研究进展与展望

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…

【CV论文阅读】生成式对抗网络GAN

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)实战——书法字体生成练习赛

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…

【神经网络与深度学习】生成式对抗网络GAN研究进展（五）——Deep Convolutional Generative Adversarial Nerworks，DCGAN

[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…

【机器学习】李宏毅——生成式对抗网络GAN

1.基本概念介绍 1.1.What is Generator 在之前我们的网络架构中,都是对于输入x得到输出y,只要输入x是一样的,那么得到的输出y就是一样的. 但是Generator不一样,它最大的特点在于多了另外一个具有随机性的输入,如下图: 其中输入除了x之外,还有一个z,而z是从一个已知的分布之中进行采样得到的,例如高斯分布等等.那么由于z具有一定的随机性,那么由x与z获得的输出y也就不再只是一个确定的值,而是一个复杂的分布. 1.2.Why distribution 为什么需要将输出y…

Keras入门——（3）生成式对抗网络GAN

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'…

不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （一）

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…

不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （一）： GAN 简介

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…

生成式对抗网络（GAN）学习笔记

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,…

人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记（二）：生成对抗网络 GAN

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习.小样本学习 三.生成对抗网络 GAN 综述 说到小样本学习,就想说比较时髦的生成对抗网络GAN.别误会,生成对抗网络并不是只针对小样本生成,还有很多别的丰富应用. 1. GAN GANs是一种结构化的概率模型,由两个对立的模型组成:生成模型(G)用于捕获数据分布,判别模型(D)用…