来源:https://en.wikipedia.org/wiki/Edmond_de_Belamy 五年前,Generative Adversarial Networks(GANs)在深度学习领域掀起了一场革命.这场革命产生了一些重大的技术突破.Ian Goodfellow等人在"Generative Adversarial Networks"中提出了生成对抗网络.学术界和工业界都开始接受并欢迎GAN的到来.GAN的崛起不可避免. 首先,GAN最厉害的地方是它的学习性质是无监督的.GA

CMU 和 Facebook 的研究者联合进行的一项研究提出了一种新型无监督视频重定向方法 Recycle-GAN,该方法结合了时间信息和空间信息,可实现跨域转换,同时保留目标域的风格.相较于只关注空间信息的Cycle-GAN,在视频转换中Recycle-GAN的过渡效果更加自然. 项目展示:http://www.cs.cmu.edu/~aayushb/Recycle-GAN/ 该研究提出一种用于视频重定向的无监督数据驱动方法,该方法能够在保持目标域风格不变的基础上,将一个域的连续内容迁移到另一

简单使用SetUnhandledExceptionFilter()函数让程序优雅崩溃 虽然是大公司的产品,QQ它还是会在我们的折腾下崩溃的,但是它总是崩溃的很优雅,还要弹出自己的对话框来结束.并且发送报告,去掉了系统默认的发送报告的对话框. 所以一拍脑袋,想让自己的程序崩溃的体面一点. 自己想了大概的思路,觉得可以用一个进程来监控目标程序.的确也可以拿到了目标程序崩溃的信息,知道它什么时候崩溃的,也可以做额外的操作,但是这样是没办法把默认的发送错误的对话框去掉的. 然后又有人说是不是采用了类似钩

经常会遇到一个问题,程序运行崩溃! 1.release.debug直接运行崩溃. 2.程序可以运行但是点击界面崩溃. 3.debug模式崩溃,release正常. 4.软件里面的release和debug正常,但是直接运行exe崩溃. 上面的问题都遇到过,QTcreator调试功能很弱,没有VS那么强大,解决起来比较麻烦.看了网上说的资料,野指针.指针越界,数组越界....利用这些解决了一些问题,但是还有几个补充. 第二个问题解决: 自己定义的wjy_class类,然后在另一个系统自带类程序里运

简单使用SetUnhandledExceptionFilter()函数让程序优雅崩溃 虽然是大公司的产品,QQ它还是会在我们的折腾下崩溃的,但是它总是崩溃的很优雅,还要弹出自己的对话框来结束.并且发送报告,去掉了系统默认的发送报告的对话框. 所以一拍脑袋,想让自己的程序崩溃的体面一点. 自己想了大概的思路,觉得可以用一个进程来监控目标程序.的确也可以拿到了目标程序崩溃的信息,知道它什么时候崩溃的,也可以做额外的操作,但是这样是没办法把默认的发送错误的对话框去掉的. 然后又有人说是不是采用了类似钩

一: 微软和Google是世界上最成功科技巨头之一,但他们之间却有着不同的产品和业务,二者的盈利方式也各有不同,本文将分析和探讨的二者盈利模式的异同. 微软的盈利模式 在1975年由大学肄业的Bill Gates创建的微软公司,现在已经是世界上最大的科技公司之一.2014年第四季度财报显示,微软的第四财季营收为233.82亿美元,这样一个体量庞大的公司,从操作系统起家,而现在的业务从个人电脑到企业业务,从云服务到游戏机,范围非常广泛.在这众多的业务中,微软是如何盈利的,它的盈利模式又是如何呢.

Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks (使用循环一致的对抗网络的非配对图像-图像转化) 原文地址:https://arxiv.org/abs/1703.10593 作者:Jun-Yan Zhu,Taesung Park,Phillip Isola,Alexei A. Efros 作者机构:伯克利人工智能研究(BAIR)实验室 作者博客:Jun-Yan Zhu,http://p

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基

目录: 相关链接 方法亮点 相关工作 方法细节 实验结果 总结与收获 相关链接 论文:https://arxiv.org/abs/1803.02077 代码:https://github.com/roimehrez/contextualLoss 方法亮点 文章主要提出了一个新的损失函数Contextual Loss,这个loss一开始是针对Non-Align Data提出的损失函数.主要通过计算图像特征的相似度来衡量两张图片的相似性. 最令人惊艳的是,使用该损失函数,一个简单的CNN网络就能够达

目录 相关链接 方法亮点 相关工作 方法细节 实验结果 总结与收获 参考文献 相关链接: 论文:https://arxiv.org/abs/1808.00948 代码:https://github.com/HsinYingLee/DRIT 方法亮点: 提出一个内容判别器,用于判断编码器生成的图片内容性质是否一样的. 相关工作: 文章的提出主要是解决了unpaired-data 的图像翻译问题.目前大多数的解决方法都是基于CycleGAN,本文也不例外. 与CycleGAN较为不同的是本文借鉴了i

摘要:无监督图像转换是计算机视觉领域中一个重要而又具有挑战性的问题.给定源域中的一幅图像,目标是学习目标域中对应图像的条件分布,而不需要看到任何对应图像对的例子.虽然这种条件分布本质上是多模态的,但现有的方法做了过度简化的假设,将其建模为确定性的一对一映射.因此,它们无法从给定的源域映像生成不同的输出.为了解决这一局限性,我们提出了一个多模态无监督图像到图像的转换(MUNIT)框架.我们假设可以将图像表示分解为域不变的内容代码和捕获特定域属性的样式代码.为了将图像转换到另一个域,我们将其内容代码

注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇.可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了.最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文(How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Over

[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

以下内容纯属经验之谈,无公式推断!部分内容源自其他博客或课程,并已标注来源. 问题篇[1] 1.模式崩溃 在某个模式(mode)下出现大量重复样本,如左图中,生成的样本分布靠得很近,较聚集,可视化如右图,表现为生成多个相同或相似度很高的样本,缺乏多样性. 2.模式丢失 顾名思义,某些模式(mode)没有,同样缺乏多样性,虽然生成的样本已经尽可能拟合真实分布,分布也不聚集,但是存在某些模式的丢失,例如下图中人物,除了肤色变化,人物没有任何变化. 3.难以收敛 训练阶段,生成损失和判别损失一致不下降

协议介绍 zookeeper协议分为两种模式 崩溃恢复模式和消息广播模式 崩溃恢复协议是在集群中所选举的leader 宕机或者关闭 等现象出现 follower重新进行选举出新的leader 同时集群中已经有过半的flollower与leader服务器完成了状态同步之后ZAB协议就会退出恢复模式 ,所谓的状态同步就是数据同步用来用来保证集群中过半的机器能够和leader服务器状态保持一致. 当集群中已经有过半的机器和leader机器进行状态同步,那么现在就可以进去消息广播模式了.当同一台遵循ZA

ffmpeg命令行使用 将JPG格式图片转成YUV420P格式: ffmpeg -i Z:\demo\pic.jpg -s 720x480 Z:\demo\pic.yuv 解码H265成YUV420 ffmpeg -i E:\video\input.h265 -s 1920x1080 E:\video\1920x1080_ffmpeg.yuv MP4转YUV420 ffmpeg.exe -i E:\video\视频\video_640x480_4.mp4 -r 20 -vframes 500 E

Valse 2017 | 生成对抗网络(GAN)研究年度进展评述 https://www.leiphone.com/news/201704/fcG0rTSZWqgI31eY.html?viewType=weixin 雷锋网按:2017 年 4 月 21-23 日,VALSE(视觉与学习青年学者研讨会)在厦门举行,国内 CV 领域顶级专家学者齐聚一堂,参会的青年学者达 2000 多人.在 VALSE 的「年度进展评述」环节,共有 12 名学者依次上台,对 CV 研究和应用分支领域近年发展做了详细系

windows7/windows NT介绍 原文应该是IT168发布的 但是一直没找到 感觉看了之后 明白了很多 技术都是互相融合的 没有严格意义上的对立直说.   Windows 7/Windows Server 2008 R2发布已经有近一个月了,加上RC/beta阶段,相信很多人都已经接触或者使用过了.很多人都已经知道在界面,以及DirectX.图形架构上的改进,然而却很少有清晰.令人信服的资料,说明操作系统 变得更快强.更强.更稳定,有的只是功能变的更加复杂了.有没有最基本.最核心的改动

Ian J. Goodfellow 论文:https://arxiv.org/abs/1406.2661 两个网络:G(Generator),生成网络,接收随机噪声Z,通过噪声生成样本,G(z).D(Dicriminator),判别网络,判别样本是否真实,输入样本x,输出D(x)代表x真实概率,如果1,100%真实样本,如果0,代表不可能是真实样本. 训练过程,生成网络G尽量生成真实样本欺骗判别网络D,判别网络D尽量把G生成样本和真实样本分别开.理想状态下,G生成样本G(z),使D难以判断真假,