GAN生成对抗网络
-
深度学习之生成对抗网络GAN
以下内容将分为如下几个部分： 为什么提出GAN 1 提出的背景 2 大概怎么解决问题 基本思想及其过程 GAN的优缺点及其发展 1. 为什么提出GAN1.1 提出的背景 想要对一个事物（某种数据）有更加深刻的理解，就需要利用到生成方法：对数据的分布进行假设和对分布进行参数学习，并能够根据学习而来的模型采样出新的样本。这是什么意思呢，其实可以分为两种玩法： …
-
生成对抗网络用于图像降噪 Image Denoising with GAN
使用tensorflow 搭建生成对抗网络用于进行图像降噪 基于神经网络的解决方案，这种方法的主要思想是使用少量的样本渲染每个像素（比方说4spp或8spp而不是32Kspp），并将噪声图像传递到网络，这将产生高质量的真实感图像。 1. 降噪效果展示： 1.1 RGB图像 1.2 医学CT图像 2. 该网络代码需要加载的python包 python 3.5…
-
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）初探
1. 从纳什均衡（Nash equilibrium）说起 我们先来 看看纳什均衡的经济学定义： 所谓纳什均衡，指的是参与人的这样一种策略组合，在该策略组合上，任何参与人单独改变策略都不会得到好处。换句话说，如果在一个策略组合上，当所有其他人都不改变策略时，没有人会改变自己的策略，则该策略组合就是一个纳什均衡。 B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均…
-
中国首个“芯片大学”即将落地；生成对抗网络（GAN）的数学原理全解
开发者社区技术周刊又和大家见面了，萌妹子主播为您带来第三期“开发者技术联播”。让我们一起听听，过去一周有哪些值得我们开发者关注的重要新闻吧。 中国首个芯片大学，南京集成电路大学即将落地 特斯拉将在未来几周内发布“零干预”全自动驾驶软件 TIOBE 10 月榜单：Python 有望第二？Rust 出局前二十 PostgreSQL全球开发组宣布PostgreSQ…
-
生成式对抗网络GAN（Generative Adversarial Nets）简介
1.介绍 本文基本从《Generative Adversarial Nets》翻译总结的。GAN（Generative Adversarial Nets），生成式对抗网络。包含两个模型，一个生成模型G，用来捕捉数据分布，一个识别模型D，用来评估采样是来自于训练数据而不是G的可能性。 这两个模型G与D是竞争关系、敌对关系。比如生成模型G就像是在制造假的货币，而…
-
深度学习～生成式对抗神经网络GAN
出现背景(why?) 在分类任务中，训练机器学习和深度学习模块需要大量的真实世界数据，并且在某些情况下，获取足够数量的真实数据存在局限性，或者仅仅是时间和人力资源的投入也可能会受到限制。 概念 GAN于2014年提出并在最近几年变得越来越活跃，主要用于数据扩充，以解决如何通过隐含生成模型来生成人造自然外观样本以模拟真实世界数据的问题，从而可以增加未公开的训练…
-
台湾老李–GAN生成对抗网络（基础）
像素RNN 变化的自动编码 RNN输入是可变的 生成精灵宝贝：三元素生成的太单调，聚类多种颜色 VAE:分两步，最小化重建误差，最小化 生成精灵宝贝 写诗 GAN 蝴蝶和天敌在同时进化 生成模型的输出作为鉴定器的输入 GAN有很多变形和应用，这里简略
-
通俗易懂的生成式对抗网络（GAN）讲解
通俗易懂的生成式对抗网络（GAN）讲解 话说深度学习框架，大家最能想到的是卷积神经网络（CNN），这玩意大家用来做叫图像识别的东西，很火。可是呢，深度学习是不断发展的，不断地有新的玩意出来。在2014年的时候，一种叫做生成式对抗网络（GAN）的东西横空出世了。 发明者是一个叫做Lan Goodfellow的男人，先说一下这个姓有多牛批。Good翻译成中文就是…
-
深度学习：用生成对抗网络（GAN）来恢复高分辨率（高精度）图片 （附源码，模型与数据集）
文章目录 前言 Demo效果 链接 原理分析 系统模型 损失函数 实验 结束 前言 平时生活中，我们经常碰到一些自己喜欢的图片却苦于分辨率很低，而原图又找不太到。 现在，神经网络可以帮助我们从一张给定的低分辨率图片恢复出高分辨率的图片。 这个功能听上去既炫酷又实用，具体是怎么做的呢，详见下文！ Demo效果 上图就是训练了2000次后的模型的效果，只需要输入…
-
生成对抗网络(GAN与W-GAN)
作者：凯鲁嘎吉 – 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通过阅读《神经网络与深度学习》，了解生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)的来龙去脉，并介绍GAN与Wasserstein GAN。 1. 基础知识 KL散度 (Kullback–Leibler Di…
