生成式对抗网络（GAN）模型原理概述

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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…

0901-生成对抗网络GAN的原理简介

0901-生成对抗网络GAN的原理简介目录一.GAN 概述二.GAN 的网络结构三.通过一个举例具体化 GAN 四.GAN 的设计细节 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.GAN 概述 GAN(生成对抗网络,Generative Adversarial Networks) 的产生来源于一个灵机一动的想法:What I cannot create, I do not understand.(…

【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'…