GAN生成对抗网络
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GAN生成对抗网络合集（八）：GeneGAN – 子属性分离重组 – 解决对象变形问题
GeneGAN 源文：GeneGAN: Learning Object Transfiguration and Attribute Subspace from Unpaired DataGeneGAN 源代码：https://github.com/Prinsphield/GeneGAN ————————————…
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深度学习（生成对抗网络GAN）
目录 生成对抗网络GAN 本质及组成部分 数学原理 简单的模型 优点 缺点 深度GAN——DCGAN 结构细节 模型研究 特征分析 向量运算 总结 条件GAN——cGAN 文字作为条件 文字+位置约束 InfoGAN 特点 生成对抗网络GAN 本质及组成部分 数学原理 z表示隐随机变量，x表示真实数据 简单的模型 优点 缺点 深度GAN——DCGAN 是指卷…
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【百战GAN】新手如何开始你的第一个生成对抗网络(GAN)任务
大家好，欢迎来到专栏《百战GAN》，我们在公众号已经输出了非常多的GAN相关的理论，这一次我们开设《百战GAN》专栏，在这个专栏里，我们会进行算法的核心思想讲解，代码的详解，模型的训练等内容。 作者&编辑 | 言有三 本文资源与生成结果展示 本文篇幅：5000字 背景要求：会使用Python，Tensorflow或者Pytorch 附带资料：项目推荐…
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对抗生成网络（Generative Adversarial Network, GAN）
一.基本结构 GAN = 一个生成器（generator）+一个判别器（discriminator）； 生成器的目标：以假乱真，让判别器无法判别真伪（无法区分生成器生成的样本和真实样本）； 判别器的目标：努力分清生成器生成的样本和真实样本。 二.损失函数 参考 通俗理解生成对抗网络GAN
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生成对抗网络（GAN）的18个绝妙应用 – MrCharles在cnblogs
生成对抗网络（GAN）的18个绝妙应用 https://juejin.im/post/5d3fb44e6fb9a06b2e3ccd4e 生成对抗网络（GAN）是生成模型的一种神经网络架构。 生成模型指在现存样本的基础上，使用模型来生成新案例，比如，基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。 GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型。其中…
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【神经网络与深度学习】生成式对抗网络GAN研究进展（五）——Deep Convolutional Generative Adversarial Nerworks，DCGAN
【前言】 本文首先介绍生成式模型，然后着重梳理生成式模型（Generative Models）中生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文，着重梳理了主干论文之间的联系与区别，揭示生成式对抗网络的研究脉络。 本文涉及的论…
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GAN生成式对抗网络总结
【1.介绍】 GAN网络可以看成是两个网络模型对抗，一个是生成网络模型G，一个是识别网络模型。生成式网络模型G是一个用来生图片的网络，该模型的输入为一个随机的噪声z，通过这个噪声来生成相应的图片，该图片记做G(z)。识别网络模型D是一个判断网络，它用来判断网络是不是真是的样本。输入的样本图像为x，x即可能来自于模型G所产生，也可能来自于真实的样本，D(x…
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Fusion Gan(融合生成对抗网络)中将一个人的身份和另一个人的形状融合形成新图像
首先，我们先来了解一下Fusion Gan,Fusion Gan即融合生成对抗网络，该网络生成具有输入图像x的身份和输入图像y的形状的融合图像。（如图1） Fusion Gan网络可以以无人监督的方式同时训练两个以上的图像数据集。 我们定义一个身份损失LI来捕捉图像x的身份和一个形状损失LS来获得y的形状。 此外，我们提出了一种名为Min-Patch训练的新…
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GAN（生成对抗网络）和IQA（图像质量评价能擦出什么样的火花呢？）简单聊一些近来published的论文
在图像质量评价领域奋斗了三年，感觉实在不容易。现在的目标是做一些相当开创性的工作，而不是刻意是follow别人的工作，当然，这很难，至今还没有实现，希望我能圆梦。 之前自己的博客有写过关于手工特征和深度学习做无参考图像质量评价的工作，包括Tone-mapped image，3D图像，自然图像，对比度失真图像。（加一句：屏幕图像和3D图像质量评价是我的老本行[…
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神经网络结构：生成式对抗网络（GAN）
生成对抗网络（GAN），是深度学习模型之一，2014年lan Goodfellow的开篇之作Generative Adversarial Network，GAN是一种无监督学习方法，它巧妙地利用“对抗”的思想来学习生成式模型，一旦训练完成后可以生成全新的数据样本。DCGAN将GAN的概念扩展到卷积神经网络中，可以生成质量较高的图片样本 GAN包括两…
