GAN生成对抗网络
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Defense-GAN——防御对抗样本，本质上就是在用类似编码解码器（论文用了GAN）来进行表征学习，使得算法模型更健壮
2. Defense-GAN：Protecting Classifiers Against Adversarial Attacks Using Generative Models 本文[3]基于生成对抗网络（GAN）提出了一种新的防御机制：Defense-GAN。这是一个这是一个利用生成模型的表达能力来保护深度神经网络免受对抗攻击的新框架。 GAN大家应该比…
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论文盘点：GAN生成对抗样本的方法解析
©PaperWeekly 原创 · 作者｜孙裕道 学校｜北京邮电大学博士生 研究方向｜GAN图像生成、情绪对抗样本生成 引言 对抗样本的生成方式很多。一般情况下会分成三大类，第一种是基于梯度的生成方式如 FGSM 和 PGD，第二种是基于优化的生成方式如 CW 和 JSMA，第三种就是基于 GAN 的生成方式。本文会主要详解近几年来有关 GAN 生成对抗样本…
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关于对抗生产网络（GAN）的初步学习
1 主题思想 GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：GenerativeAdversarial Net,可以细细品味， GAN的思想是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，你的力气大一点，那你就得到的空间多一点，相应的我的空间就少一点，相反我力气大我就得到的多一…
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生成模型——PixelRNN、PixelCNN、变分自编码器VAE和生成式对抗网络GAN
生成模型——PixelRNN、PixelCNN、变分自编码器VAE和生成式对抗网络GAN 之前我们已经讲了很多的监督学习的网络模型——有数据集x和标签集y，我们找到一个函数或一种关系，可以完成从x到y的映射；而无监督学习是指，在没有标签的训练数据的情况下，学习一些数据中潜在的隐含结构；生成模型就属于无监督中的一种。 1. 什么是生成模型通俗地讲，比如有一堆猫…
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洞见 | 生成对抗网络GAN最近在NLP领域有哪些应用
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。因为生成器(Generator，简称G)需要利用从判别器(Discriminator，简称D)得到的梯度进行训练…
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2019-3-10——生成对抗网络GAN—生成mnist手写数字图像 – 每日一醒
2019-3-10——生成对抗网络GAN—生成mnist手写数字图像 1 “”” 2 生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）的基本原理很简单： 3 假设有两个网络，生成网络G和判别网络D。生成网络G接受一个随机的噪声z并生成图片， 4 记为G（z）；判别网络D的作用是判别一张图片x是否真实，对于输入x，D(…
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【GAN ZOO翻译系列】基于能量的生成对抗网络 Energy-Based Generative Adversarial Networks
赵俊博, Michael Mathieu, Yann LeCun纽约大学计算机科学系Facebook人工智能研究院{jakezhao, mathieu, yann}@cs.nyu.edu原文链接https://arxiv.org/abs/1609.03126引用请注明出处 摘要 本文提出“基于能量的生成对抗网络”模型（EBGAN），它将判别器视为能量函数，将…
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虚构的对抗：GAN with the wind
本文授权转载自：老顾谈几何 作者：顾险峰 编辑：韩蕊 在过去的两三年中，对抗生成网络（Generative Adersarial Network GAN）获得了爆炸式的增长，其应用范围几乎涵盖了图像处理和机器视觉的绝大多数领域。其精妙独到的构思，令人拍案叫绝；其绚烂逼真的效果，令众生颠倒。一时间对抗生成网络引发了澎湃汹涌的技术风潮，纳什均衡的概念风靡了整个人…
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初窥门径__生成对抗网络（GAN）（一）
简介 生成对抗网络GAN，是当今的一大热门研究方向。在2014年，被Goodfellow大神提出来，当时的G神还只是蒙特利尔大学的博士生而已。 GAN之父的主页：http://www.iangoodfellow.com/ GAN的论文首次出现在NIPS2014上，原论文地址如下：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 入坑GA…
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GAN（生成对抗网络）的最新应用状况
今天我们来聊一个轻松一些的话题——GAN 的应用。 在此之前呢，先推荐大家去读一下一篇新的文章 LS-GAN（Loss-sensitive GAN）[1]。 这个文章比 WGAN 出现的时间要早几天，它在真实分布满足 Lipschitz 条件的假设下，提出了 LS-GAN，并证明了它的纳什均衡解存在。它也能解决 generator 梯度消失的问题，实验发现不…
