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…

几篇文章比较相像，单独记录一下再做对比。 一、 cyclegan 1、单向 加了重构loss的单向gan。 上图是一个加了重构loss的单向gan。有两个生成器和一个鉴别器，两个loss（生成器的重建Loss和判别器的判别Loss） 2、cycle cyclegan循环一致性损失 CycleGAN本质上是两个镜像对称的G…

目录 0. 写在前面 1. 什么是GAN 2. GAN是怎么训练的 3. HIFI-GAN网络分析 0. 写在前面 笔者已经听说并跑过一些GAN网络，对GAN有了一些基础的认识。但若要我详细地介绍GAN，又仿佛无从说起。借着梳理这篇博客的机会，让我们重新认识一下这位…

刚做完实验，来答一答自然语言处理方面GAN的应用。 直接把GAN应用到NLP领域（主要是生成序列），有两方面的问题： 1. GAN最开始是设计用于生成连续数据，但是自然语言处理中我们要用来生成离散tokens的序列。因为…

一、GAN（Generative Adversarial Networks）的基本原理： 一个GAN的结构包括两个模型（生成模型和判别模型）： 生成模型的作用：生成假的数据（以图像为例，图像的本质就是数组…

查看当前线程名称——name属性 使用name属性，可以查看当前线程名称，如下： 暂停当前线程——Sleep方法 Thread类的sleep静态方法用于将当前线程暂停指定的一段时间。 它有两个重载方法： Publicstatic void Sleep(int milliseconds…

文章目录 1.模块参数1.1 代码示例1.2 查看生成的文件名 2.符号共享2.1 查看符号表2.2 代码示例2.3 Makefile修改2.4 模块手动加载卸载2.4.1 模块加载2.4.2 模块卸载 2.5 模块自动加载卸载2.5.1 模块加载2.5.1 模块卸载 1.模块参数 作用：根据不同应用场合给内核模块…

x.-1 看论文时学到的一些词汇 20240618 advocate n./v. 提倡, 拥护; dedicate v. 献身, 致力于, 献身于origin n. 起源; original adj. 起初的, 独特的, 新颖的hail n. 出生地, 打招呼, 下冰雹; hell n. 地狱; 20240605 merchants n. 商人subsidy n. 补贴be contact with ……