上一节我们提到G和D由多层感知机定义.深度学习中对图像处理应用最好的模型是CNN,那么如何把CNN与GAN结合?DCGAN是这方面最好的尝试之一.源码:https://github.com/Newmu/dcgan_code .DCGAN论文作者用theano实现的,他还放上了其他人实现的版本,本文主要讨论tensorflow版本.  TensorFlow版本的源码:https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow DCGAN把上述的G和D换成了两个卷积神…

一.前述 DCGAN就是Deep Concolutions应用到GAN上,但是和传统的卷积应用还有一些区别,最大的区别就是没有池化层.本文将详细分析卷积在GAN上的应用. 二.具体 1.DCGAN和传统GAN区别 1.将pooling层convolutions替代(对于判别模型:容许网络学习自己的空间下采样 ,因为没有池化层,所以让判别网络自习学习.对于生成模型:容许它学习自己的空间上采样,即改变原先卷积策略,通过图片提取特征,而生成模型通过特征生成图片.)    2.在generator和di…

1.知识点 """ DCGAN:相比GAN而言,使用了卷积网络替代全连接 卷积:256*256*3 --- > 28*28*14 -->结果 ,即H,W变小,特征图变多 反卷积(就是把卷积的前向和反向传播完全颠倒了) :4*4*1024 ---> 28 * 28 *1 -->结果 即H,W变大,特征图变少 特点: 1.判别模型:使用带步长的卷积(strided convolutions)取代了的空间池化(spatial pooling),容许网络学习自…

目录 1.基本介绍 2.模型 3.优缺点/其他 参考 1.基本介绍 DCGAN是生成对抗网络GAN中一种常见的模型结构.其中的生成器和判别器都是神经网络模型. GAN是一种生成式对抗网络,即通过对抗的方式,去学习数据分布的生成式模型.所谓的对抗,指的是生成网络和判别网络的互相对抗.生成网络尽可能生成逼真样本,判别网络则尽可能去判别该样本是真实样本,还是生成的假样本. 优化目标函数为:\[min_{G} max_{D} V(D,G) = min_{G} max_{D} E_{x~P_{data}(…

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl…

CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能 转载请注明作者:梦里茶 目录 机器学习与跨媒体智能 传统方法与深度学习 图像分割 小数据集下的深度学习 语音前沿技术 生成模型 基于贝叶斯的视觉信息编解码 珠算:基于别噎死推断的深度生成模型库 图像与视频生成的规则约束 景深风景生成 骨架约束的人体视频生成 跨媒体智能 视频检索的哈希学习 多媒体与知识图谱 基于锚图的视觉数据分析 视频问答 细粒度分类 跨媒体关联与检索(待补充) 正片开始 传统方法与深度学习 图像分割 图像分割是医疗图像中一个很重要的任务…

Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”,新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元:其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数.他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能,并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN. 该论文无疑将是今年12月初NIPS大会的重头戏. 一个月前,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头…

126 篇殿堂级深度学习论文分类整理 从入门到应用 | 干货 雷锋网 作者: 三川 2017-03-02 18:40:00 查看源网址 阅读数:66 如果你有非常大的决心从事深度学习,又不想在这一行打酱油,那么研读大牛论文将是不可避免的一步.而作为新人,你的第一个问题或许是:“论文那么多,从哪一篇读起?” 本文将试图解决这个问题——文章标题本来是:“从入门到绝望,无止境的深度学习论文”.请诸位备好道具,开启头悬梁锥刺股的学霸姿势. 开个玩笑. 但对非科班出身的开发者而言,读论文的确可以成为一件很…

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原文:https://github.com/aymericdamien/TopDeepLearning 项目名称 Stars 项目介绍 TensorFlow 29622 使用数据流图计算可扩展机器学习问题. Caffe 11799 Caffe是一个高效的开源深度学习框架. Neural Style 10148 Torch实现的神经网络算法. Deep Dream 9042 Deep Dream,一款图像识别工具. Keras 7502 一款Python实现的深度学习库,包括卷积神经网络.递归神经…