GAN生成对抗网络

一、Meta Learning 元学习综述 二、Few-shot Learning 小样本学习综述 三、生成对抗网络 GAN 综述 四、迁移学习综述 五、深度迁移学习综述 六、其他概念介绍：知识蒸馏、增量学习 【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…

一、引入 由fGAN结论：不只是JS Div,任何的Div（统称为f-Div）都可以被放到GANs架构中，引出WGAN。 二、WGAN 该论文介绍了一种新的算法，它是传统GAN训练的一种替代。在这个新的模型中，证明了可以提高学习的稳定性，摆脱像模式崩溃这样的问题，并且提供了对调试和超参数搜索有用的有意义的学习曲线。供了大量的理论工作，强调了分布之间的深度联系…

深度学习-52:生成式对抗网络GAN(原理、模型和演进) CSDN专栏: 深度学习原理与实践(开源图书) 一般的学习模型都是基于一个假设的随机分布，然后通过训练真实数据来拟合出模型。网络模型复杂并且数据集规模也不小，这种方法简直就是凭借天生蛮力解决问题。Goodfellow认为正确使用数据的方式，先对数据集的特征信息有insight之后，再干活。在2014年…

Brief 概述 GAN stands for Generative Adversarial Network, which was first developed in 2014. This brand new branch related to deep learning is amazing due to its effects and is hugel…

生成对抗网络分为：1.生成模型，2.鉴别模型。其中，生成模型从无到有不断地生成数据，而鉴别模型不断鉴别生成器生成的模型；二者不断对抗，生成模型拼命生成不让鉴别模型识别出来的数据，鉴别模型拼命鉴别生成模型生成的数据；二者不断成长，得到最好的生成模型和鉴别模型。 具体推倒如下： 首先是符号说明, 注意GAN，主要学习的是数据的分布，最终得到的是两个一样的数据分布…

  UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS Alec Radford & Luke Metz, indico Research Boston, MA  falec, [email protected] So…

王小龙，Abhinav Gupta 卡耐基梅隆大学机器人研究所 摘要 当前的生成框架使用的端至端的学习，并从均匀噪声分布采样产生图像。然而，这些方法忽略图像形成的最基本的原理。图像是按照以下方式产生的：（a）结构：3D模型；（B）样式：纹理到结构的映射。在本文中，作者分解图像的生成过程，并提出了样式-结构生成对抗网络（ S2GANS^2GANS2GAN ）。…

变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中，作者在MNIST上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。 本项目总结了使用变分自编码器（Variational Autoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模型的性能。你可能会问：我们已经有了数百万张图像，为什么还要…

来源：专知 【导读】生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等上大量相关论文发表。密歇根大学Jie Gui博士等人近期发布了《A Review on Generative Adversarial Networks: A…

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注”星标” 获取有趣、好玩的前沿干货！ 超100篇！CVPR 2020最全GAN论文梳理！  2020年8月60篇GAN/对抗论文汇总 2020年7月90篇GAN论文汇总 2020年6月100篇最新GAN论文汇总 2020年5月60篇GAN论文汇总 2020年4月份70多篇GAN论文！ 2020年3月至今90多篇GAN论…