GAN是一种基于博弈论的生成式网络，它是2014年有 Ian Goodfellow提出，主要解决的是如何从训练样本中学习出新的样本。 其中GAN既不依赖标签来优化，也不是根据奖惩来调整参数，它是根据生成器和判别器之间的博弈来不断优化。 GAN的…

继用GAN进行图像去噪【ImageDenoisingGAN】Image Denoising Using a Generative Adversarial一文发表后，近来收到不少邮件，在此刊登，供大家答疑解惑，也欢迎大家交流。因为本人才疏学浅，所以回答有误的地方也欢迎大家指…

https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/75736407 概述 GAN的发明者Ian Goodfellow2016年在Open AI任职期间发表了这篇论文，其中提到了GAN用于半监督学习(semi supervised)的方法。称为SSGAN。 作者给出了TheanoLasagne实现。本文结合源码对这种方…

前言 这是一篇关于GAN在计算机视觉领域的综述。 正文 生成对抗网络是一种基于博弈论的生成模型，其中神经网络用于模拟数据分布。应用领域：语言生成、图像生成、图像到图像翻译、图像生成文本描述、视频生成。GAN模型能够复制数据分布并生成合成数据&a…

概述 GAN的发明者Ian Goodfellow2016年在Open AI任职期间发表了这篇论文，其中提到了GAN用于半监督学习(semi supervised)的方法。称为SSGAN。 作者给出了TheanoLasagne实现。本文结合源码对这种方法的推导和实现进行讲解。1 半监督学习 考虑一个分类问题。 如果训…

作者：追一科技 AI Lab 研究员 Miracle 写在前面的话 笔者接触 GAN 也有一段时间了，从一开始的小白，到现在被 GANs 虐了千百遍但依然深爱着 GANs 的小白，被 GANs 的对抗思维所折服，被 GANs 能够生成万物的能力所惊叹。我觉得 GANs 在某种程度上有点类似于中国太极，『太极生…

StarGAN v2：多领域的不同图像合成 前言相关介绍 StarGAN v2 的工作原理 核心思想主要组件 优点缺点应用实例总结 实验环境项目地址 LinuxWindows 项目结构具体用法 数据集和预训练网络进行评估（以celeba-hq为例）进行训练（以celeba…

文末混脸熟活动不停，走心留言直接送书 简介 最近，一款名为「ZAO」的 AI 换脸应用火爆了起来，在各大网站和朋友圈都看见它的身影，它可以通过用户上传的一张带有人脸的照片替换到视频的人脸中，效果非常逼真，…

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 机器之心 授权转载 2014 年，Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络(GAN)，今天，GAN 已经成为深度学习最热门的方向之一。本文将重点介绍如何利用 Keras 将 GAN 应用于图像去模糊(image deblurring)任务当中。 Keras 代码地址：…

监督学习比较好的一点就是输入输出都是确定的，我们进行学习，其本质就是猜权重。 如下图，设输入为1，2，真实结果为10，随机生成的权重为wa=2，wb=3： 预测值为1*2+2*3=8，与真实值误差10-8=2。接着我们要调整权重值，减少输出的预测值与真实值的误差。 因为两个权重大小不一…

一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍 老板，只有几百条数据没法用神经网络呀，可以批点经费标数据吗？ 没钱，EDA, BT, UDA了解一下 喵喵喵？ 1 数据增强的背景和应用场景 随着AI技术的逐步发展，更好的神经网络模型对数据规模的要求也逐步提升。而在分类任务中，若不同类别…

本文主要调研一下gan在异常检测的方法。 训练阶段： 可以通过网络仅仅学习负样本（正常数据）的数据分布，得到的模型G只能生成或者重建正常数据。 测试阶段： 使用测试样本输入训练好的模型G，如果G经过重建后输出和输入一样或者接近，表明测试的是正常数据，否则是异常数据。…

欢迎大家来到《GAN优化》专栏，这里将讨论GAN优化相关的内容，本次将和大家一起讨论GAN的评价指标。 作者&编辑 | 小米粥 编辑 | 言有三 在判别模型中，训练完成的模型要在测试集上进行性能测试，然后使用一个可以量化的指标来表明模型训练的好坏，例如最简单的，使用分类准…

雷锋网 AI 科技评论按，生成对抗网络是一类功能强大、应用广泛的神经网络。它们基本上是由两个神经网络组成的系统——生成器和判别器，这两个网络相互制约。计算机视觉和人工智能的爱好者 Bharath Raj 近日发布以一篇博文，总结了生成对抗网络的原理、缺点和为了克服这些缺点所…

目录 前言Google Colab搭建环境运行结果对比样本生成图片生成视频后记 前言 在微调StyleGAN2模型（一）构建数据集中,我们好不容易弄好了数据集却发现自家的GPU显存不足(RTX2080 8G显存),怎么调参数都没法跑.(后来发现其实是可以跑的,只是我参数没调对) 因…

小编推荐 第五期飞跃计划还剩3个名额，联系小编SIGAI_NO1，领取你的专属算法工程师学习计划 摘要 生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)[1]自2014年由Ian Goodfellow等人提出后，就越来越受到学术界和工业界的重视。而随着GAN在理论与模型上的高速发展，它在计算…

当我们阅读别人的源码的时候，需要使用debug，可以参考：Pycharm调试篇（详细）_MrRoose1的博客-CSDN博客 我们来看看这个代码构成 opt TrainOptions().parse() 继承baseoption并执行parse()方法 BaseOptions的init()Bas…

专栏导读 🔥🔥本文已收录于专栏：《风格迁移之从入门到成功魔改》，欢迎免费订阅 ​此专栏用于带你从零基础学会什么是风格迁移，风格迁移有什么作用，传统做法和Cyclegan的原理，及其优缺点&#x…

1 GAN GAN (Generative Adversarial Network) ，即生成对抗网络，曾经是深度学习的主流生成式网络架构，虽然近些年来Diffusion逐渐崛起，但GAN的思想确实有着精妙的独到之处。 对于一个生成式任务而言，其目标无非是利用神…

GAN作为近几年深度学习的大坑以其优雅的理论和惊艳的效果而大火。本文简单总结串讲下GAN发展至今比较有代表性的模型以及其主要特点。 先放一张GAN家族主要模型的概要图有一个大致的概念。左边部分主要是改进模型解决实际的图片转换，文本转图像，生成图片，视频转换等实际问题…