GAN生成对抗网络

AdvGAN论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.02610论文的内容：采用GAN的方式来生成对抗样本 啥是对抗样本 对抗样本：adversarial examples就是在真实样本的基础上加上一点点扰动，通常人眼无法察觉，但机器学习分类算法却会误判为其他类别～～eg：大熊猫 + 很小的扰动量 —-结果判决成了长臂猿最右边的图就…

估计很多人跟我一样都想体验一把换脸神器，或者是为游戏开发创建一个自己的动漫角色，更或者是为了完成毕设、实习、课题研究等等，反正五花八门，琳琅满目！那毫不意外，GAN 是你最好的选择（虽然 GAN 的大火时间已经过去了），但你品，细品，就会发现其实它还是很有意思的！ 言归正传，本次 Chat 就从以下几个内容展开： 品尝 GAN，DCGAN 的美妙原理； 细品…

又到了每周三的送书时刻啦！ 今天给大家带来的是《深入浅出GAN生成对抗网络 原理剖析与TensorFlow实践》       （文末查看送书规则） 导读 GAN生成对抗网络，在2014年被提出，随后便引起了大量深度学习研究人员与从业者的关注，GAN以两个网络相互对抗的方式进行训练从而获得有价值的模型，相比与传统的无监督学习的思路，GAN更加清晰易懂以及避开了…

cycleGAN源文：https://arxiv.org/abs/1703.10593cycleGAN笔者实践代码：https://github.com/leehomyc/cyclegan-1 ———————————————————————————–…

前面介绍了CNN（Convolutional Neural Network）、BNN（Binarizedneural network）、dual-learningNMT和DBN，以及深度学习优化算法BatchNormalization和Layer Normalization。感兴趣的同学可以添加微信公众号“深度学习与NLP”，回复关键词“CNN”、“BNN”…

打印损失： 迭代变化：可看到图像逐渐变得清晰。   import tensorflow as tf import numpy as np import pickle import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist …

Conditional GAN（条件GAN，CGAN）是Mehdi Mirza于2014年11月份发表的一篇文章，也是GAN系列早期经典模型之一，算是目前许多GAN应用的前身。 文章的想法是希望GAN能够控制自己生成的图片，而不是随机生成图片。Conditional GAN在生成器的输入噪声中还增加了额外的条件信息，只有生成的图片足够真实且与与条件相符，才能…

有兴趣阅读GAN鼻祖之作的给出链接：  2014年NIPS Generative Adversarial Net 原理解释 GAN核心思想：生成器G与判别器D，双方博弈。 生成器G的输入是手工样本/噪声/随机数之类，通过模型学习（包装）成一个逼真的样本进行输出。这里所谓逼真指的是逼近真实的样本。目的：使得自己造样本的能力尽可能强，强到什么程度呢，你判别网络没…

GAN对抗网络理解 对抗网络构成 对抗网络应用 对抗网络构成 对抗网络就像机器学习中的强化学习，你也可以理解为他就是强化学习中一种特别的方法。强化学习：我们只定义对计算机产生的行为的惩罚和奖励，他做对了就奖励，做错了就惩罚，让他自己根据我们的反馈，自我调整，逐渐更好。让计算机通过与周围环境的互动逐渐强化自己的行为模式。 对抗网络：对抗网络由两个网络构成，分别…

转载连接：https://www.leiphone.com/news/201706/ty7H504cn7l6EVLd.html链接：https://www.jianshu.com/p/998cf8e52209 GAN的思想是一种二人零和博弈思想(two-player game)，博弈双方的利益之和是一个常数，比如两个人掰手腕，假设总的空间是一定的，你的力气大…