GAN生成对抗网络

GAN Ian Goodfellow 在 NIPS 2016 上的 tutorial 演讲依旧是聊他的代表作生成对抗网络（GAN/Generative Adversarial Networks），毕竟 Ian 就是「对抗生成网络之父」。这两年，他每到大会就会讲 GAN，并且每次都会有一些新的干货，当然这次也不例外。 可以说，这几年在机器学习领域最亮最火最耀眼…

作者：元峰链接：https://www.zhihu.com/question/56171002/answer/148593584来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 自2014年Ian Goodfellow提出生成对抗网络(GAN)的概念后,生成对抗网络变成为了学术界的一个火热的研究热点,YannLeCun更是称之为…

转自：https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9550561.html 模拟上帝之手的对抗博弈——GAN背后的数学原理 简介 深度学习的潜在优势就在于可以利用大规模具有层级结构的模型来表示相关数据所服从的概率密度。从深度学习的浪潮掀起至今，深度学习的最大成功在于判别式模型。判别式模型通常是将高维度的可感知的输入信号映射到类别标…

参考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像 GAN解决了非监督学习中的著名问题：给定一批样本，训练一个系统能够生成类似的新样本   生成对抗网络的网络结构如下图所示： 生成器(generator)：输入一个随机噪声，生成一张图片 判别器(discrimin…

你怎么教一台从未见过人脸的机器学会绘出人脸？计算机可以存储字节级的照片，但它却不知道怎样的一堆像素组合才具有与人类相似的外表。多年以来，已经出现了很多各种各样旨在解决这一问题的生成模型。它们使用了各种不同的假设来建模数据的基本分布，有的假设太强，以至于根本不实用。对于我们目前的大多数任务来说，这些方法的结果仅仅是次优的。使用隐马尔可夫模型生成的文本显得很笨拙…

生成对抗网络的概念 上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征，能够“无中生有”的由一组随机数向量生成手写字符的图片。这个“创造能力”我们在模型中分为编码器和解码器两个部分。其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后，在数字层面对编码结果进行微调，再解码生成图片的过程。所生成的图片，是对原样本图的某种变形模仿。 今天的要介绍的生成对抗网络(GAN)…

今天观看学习了一下台大李宏毅所讲授的 《Introduction of Generative Adversarial Network (GAN)》，对GAN有了一个初步的了解。 GAN的基本概念 首先，GAN（Generative Adversarial Network ）应该怎样发音呢？ GAN的读法可以读G A N，三个字母分开读，也可以读作gàn。 G…

一.简介 在人工智能领域内，GAN是目前最为潮流的技术之一，GAN能够让人工智能具备和人类一样的想象能力。只需要给定计算机一定的数据，它就可以自动联想出相似的数据。我们学习和使用GAN的原因如下： 1.能够用GAN进行无监督学习：深度学习需要大量数据的标注才能够进行监督学习，而使用GAN则不需要使用大量标注的数据，可以直接生成数据进行无监督学习，比如使用GA…

图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术，这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度，具体应用例如智能手机的人脸解锁、内置的语音助手。这些技术的实现和发展都离不开神经网络，可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题，并不能够为机器带来自主创造的能力，例如让机器写出一篇流畅的新闻报道，生成一副美丽的风景画。但随着GAN的出现，这些都成为了可能。…

自2014年Ian Goodfellow提出生成对抗网络（GAN）的概念后，生成对抗网络变成为了学术界的一个火热的研究热点，Yann LeCun更是称之为”过去十年间机器学习领域最让人激动的点子”。生成对抗网络的简单介绍如下，训练一个生成器（Generator，简称G），从随机噪声或者潜在变量（Latent Variable）中生成逼真的的样本，同时训练一个…