GAN生成对抗网络

男：哎，你看我给你拍的好不好？ 女：这是什么鬼，你不能学学XXX的构图吗？ 男：哦 …… 男：这次你看我拍的行不行？ 女：你看看你的后期，再看看YYY的后期吧，呵呵 男：哦 …… 男：这次好点了吧？ 女：呵呵，我看你这辈子是学不会摄影了 …… 男：这次呢？ 女：嗯，我拿去当头像了 上面这段对话讲述了一位“男朋友摄影师”的成长历程。很多人可能会问：这个故事和生…

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…

DCGAN网络的结构：    代码包括： 数据： 1 import tensorflow as tf 2 import multiprocessing 3 4 5 def make_anime_dataset(img_paths, batch_size, resize=64, drop_remainder=True, shuffle=True, repeat…

生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是最近超级火的一个无监督学习方法，它主要由两部分组成，一部分是生成模型G（generator），另一部分是判别模型D（discriminator），它的训练过程可大致描述如下： 生成模型通过接收一个随机噪声来生成图片，判别模型用来判断这个图片是不是…

     生成对抗网络是一个关于数据的生成模型：即给定训练数据，GANs能够估计数据的概率分布，基于这个概率分布产生数据样本（这些样本可能并没有出现在训练集中）。 　  GAN中，两个神经网络互相竞争。给定训练集X，假设是几千张猫的图片。将一个随机向量输入给生成器G(x)，让G(x)生成跟训练集类似的图片。判别器D(x)是一个二分类分类器，其试图区分真实的猫…

转自：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81292192 Generative adversarial network据有关媒体统计：CVPR2018的论文里，有三分之一的论文与GAN有关由此可见，GAN在视觉领域的未来多年内，将是一片沃土(CVer们是时候入门GAN了)。而发现这片矿源的就是GAN…

啊啊啊，又来吐槽面试了。某天下午，突然接到一个面试电话，你好，我是**公司的，请问你有10-20分钟的时间吗？接下来我们将进行一个面试。完全没有预料的好吗？自己一点准备也没有，边听问题边回忆好吗？想着怎么回答。当时看过的论文已经很久了，忘记了好吗？还记得当时面试官问我你知道DCGAN吗？你看过CycleGAN没有？我当时就没办法讲清楚那些论文所做的工作。另外…

生成模型和判别模型 理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。判别模型比较好理解，就像分类一样，有一个判别界限，通过这个判别界限去区分样本。从概率角度分析就是获得样本x属于类别y的概率，是一个条件概率P（y|x）.而生成模型是需要在整个条件内去产生数据的分布，就像高斯分布一样，他需要去拟合整个分布，从概率角度分析就是样本x在整个分布中的产生的概率，即联合概…

本文包含以下内容： 1.为什么生成模型值得研究 2.生成模型的分类 3.GAN相对于其他生成模型相比有什么优势 4.GAN基本模型 5.改进的GANs 6.GAN有哪些应用 7.GAN的前沿研究   一、为什么生成模型值得研究 主要基于以下几个原因： 1.  从生成模型中训练和采样数据能很好的测试我们表示和操作高维概率分布的能力。而这种能力在数学和工程方面都…

目录 AutoGAN: Neural Architecture Search for Generative Adversarial Networks 搜索空间 搜索策略 Experiments 总结 AutoGAN: Neural Architecture Search for Generative Adversarial Networks 生成对抗网络(G…