GAN生成对抗网络
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生成式对抗网络（GAN）如何快速理解？
原文来源：freeCodeCamp 作者：Thalles Silva 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、KABUDA 让我们假设这样一种情景：你的邻居正在举办一场非常酷的聚会，你非常想去参加。但有要参加聚会的话，你需要一张特价票，而这个票早就已经卖完了。 而对于这次聚会的组织者来说，为了让聚会能够成功举办，他们雇佣了一个合格的安全机构。主要目标就是不允许任…
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悉尼大学陶大程：遗传对抗生成网络有效解决GAN两大痛点
来源：新智元 本文共7372字，建议阅读10分钟。 本文为你整理了9月20日的AI WORLD 2018 世界人工智能峰会上陶大程教授的演讲内容。 [ 导读 ]悉尼大学教授、澳大利亚科学院院士、优必选首席科学家陶大程博士指出，人类具有感知、推理、学习和行为四个方面的智能，AI的终极目标就是让机器具备和人类一样的智能。在9月20日的AI WORLD 2018 …
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李宏毅机器学习2016 第十六讲 生成对抗网络 GAN
视频链接：李宏毅机器学习(2016)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 课程资源：Hung-yi Lee 课程相关PPT已经打包命名好了：链接：https://pan.baidu.com/s/1c3Jyh6S 密码：77u5 我的第十五讲笔记：李宏毅机器学习2016 第十五讲 无监督学习 生成模型之 VAE Generative Adversa…
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生成对抗网络GAN—生成mnist手写数字图像示例（附代码）
Ian J. Goodfellow等人于2014年在论文Generative Adversarial Nets中提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架。框架中同时训练两个模型：一个生成模型（generative model）G，用来捕获数据分布；一个判别模型(discriminative model)D，用来估计样本来自于训练数据的概率。G的训练过程是将…
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用MXNet实现mnist的生成对抗网络(GAN)
生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间（latent space）中随机采样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网…
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GAN生成对抗网络：数学原理
文章目录 1. 极大似然估计 2. 相对熵，KL散度 3. KL散度与交叉熵的关系 4. JS散度 5. GAN 框架 判别器的损失函数 生成器的损失函数 1. 极大似然估计 GAN用到了极大似然估计（MLE），因此我们对MLE作简单介绍。 MLE的目标是从样本数据中估计出真实的数据分布情况，所用的方法是最大化样本数据在估计出的模型上的出现概率，也即选定使得…
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对抗网络之PG-GAN，无条件下生成更真实的人脸图像[3]
1. 介绍 GAN在2015年DCGAN[1]论文提出之后，开始迅速的被关注和被应用到各个领域。比较有影响力的应用，比如Image translation; Image Inpainting; Face image manipulation 以及 Semi-supervised learning等。当然作为当前最有竞争力的生成模型，相对于VAE, GAN虽然…
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GAN对抗生成网络
1.为什么GAN难以训练？ GAN网络包含有：生成模型和判别模型两种。 我们之前一直有在用判别模型，（分类、回归）都是在判别模型。 而对于生成模型：往往比判别模型更加困难。就像是识别莫奈的绘画要比模仿莫奈的绘画更容易。 个人理解生成模型是在创造数据，判别模型只是在处理数据。 对于生成模型：GAN采用标准或均匀分布来提供噪声z，并利用深度网络生成模型G来创建图…
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Ian Goodfellow 生成对抗网络（GAN）论文解析
原文：Generative Adversarial Nets 作者：Adit Deshpande 编译：KK4SBB 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至[email protected] Yann LeCun大神曾经说过，“对抗训练是近些年来机器学习领域中最炫酷的想法”。没错，对抗训练已经在深度学习的圈子里掀起了不小的涟漪。本文将介绍三…
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【CV论文阅读】生成式对抗网络GAN
生成式对抗网络GAN 1、 基本GAN 在论文《Generative Adversarial Nets》提出的GAN是最原始的框架，可以看成极大极小博弈的过程，因此称为“对抗网络”。一般包含两个部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。训练的过程是无监督学习。 先总结一下训练的过程。一般而言，输入是一个一维向量z，它从先验生…
