GAN生成对抗网络
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生成式对抗网络(GAN)综述——粗浅入门
2017年十月份时做了关于GAN综述的PPT汇报(http://download.csdn.net/download/sir_chai/10104778)，并上传了PPT及相关参考资料，这篇博文主要是对PPT进行解读。 第一页 今天我要给大家介绍的是GAN（GenerativeAdversarial Networks）生成式对抗网络的研究进展与展望，GAN是…
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生成对抗网络(GAN，Generative Adversarial Networks) 学习笔记
____tz_zs学习笔记 GAN论文：[1406.2661] Generative Adversarial Networks The GAN Zoo（github上的一个项目，总结了所有GAN论文） 知乎相关话题和好文章： 令人拍案叫绝的Wasserstein GAN（详细的讲了WGAN） Lyken的回答 – 知乎（讲的很好，信息很多） 其他： 相对熵，…
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生成对抗网络GAN系列（二）— Conditional Generative Adversarial Nets（cGAN 条件GAN）— 文末附代码
生成对抗网络GAN系列（二） — Conditional Generative Adversarial Nets（cGAN 条件GAN） —文末附代码 Conditional Generative Adversarial Nets 论文链接：https://arxiv.org/abs/1411.1784 1.简介 Conditional GAN…
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PyTorch–生成对抗网络（GAN）
在没了解它之前，我大概的印象就是它可以为我们创造更多的数据。 用数学方式阐述训练算法： 1.初始化生成器的参数+鉴别器的参数 2.每次迭代执行下面的参数： 前4步是升级鉴别器，后面两步是升级生成器； 不想知道这个其中的原理，我只是使用，如有需要，再来仔细探究。
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Gan 生成对抗网络
生成对抗网络 Generative Adversarial Net 分为两个网络 1.生成（噪音数据->图像）。2.判别（图像->真假概率）。 两个网络的训练过程为交替训练。 1.初始化生成网络参数，输入为一组噪音，输出为一个伪造图像。 2.伪造图像（label为0)和真实图像（label为1)作为判别网络的输入数据来训练。【完成判别网络训练】 …
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生成对抗网络GAN资料汇总（附pdf下载）
如今，GAN技术已延伸至AI各方向，如图像处理、自然语言处理和语音等。深度学习三巨头之一 Yann LeCun ：“这是过去十年间机器学习领域最让人激动的点子！”。2018 GAN 与人造胚胎等入选《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术。 训练不稳定、难控制，并不影响学界对其追捧；这也反过来促进GAN发展和完善。短视频火热，多家互联网公司（腾讯百度等）专门设…
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GAN 生成对抗网络（一）
接下来将会有系列博客介绍GAN网络。 生成模型与判别模型 首先，需要搞清楚什么是生成模型，什么是判别模型。 生成模型是指模型学习得到 给定数据集 上的一个联合分布。这里的随机变量是模型中所有可能的随机变量。举个例子来说，对于28×28的图片来说，生成模型会学习到28×28个像素组成的随机变量的联合分布。对于带标签的28×28的图片来说，生成模型会学习到28x…
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[生成对抗网络GAN入门指南]（4）DCGAN 深度卷积生成对抗网络
一、DCGAN介绍 1. DCGAN的设计规则 2. DCGAN的框架结构 二、DCGAN的工程实践及代码 1、导入keras及可视化相关包 2、设计DCGAN主函数 3、运行 三、实验室应用 1、三个数据集的实验结果： ①LSUN ②face ③Imagenet-1K 2、隐含空间 3、学习到的特征 4、词嵌入（Future Work） 完整代码（判别器结…
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GAN相关：PAN（Perceptual Adversarial Network）/ 感知对抗网络
GAN相关：PAN（Perceptual Adversarial Network）/ 感知对抗网络 Perceptual Adversarial Networks for Image-to-Image Transformation Chaoyue Wang et al intro 首先介绍pixel-wise的图像任务。指出用传统的l1和l2 norm来进行…
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对抗样本(论文解读五):Perceptual-Sensitive GAN for Generating Adversarial Patches
准备写一个论文学习专栏，先以对抗样本相关为主，后期可能会涉及到目标检测相关领域。 内容不是纯翻译，包括自己的一些注解和总结，论文的结构、组织及相关描述，以及一些英语句子和相关工作的摘抄(可以用于相关领域论文的写作及扩展)。 平时只是阅读论文，有很多知识意识不到，当你真正去着手写的时候，发现写完之后可能只有自己明白做了个啥。包括从组织、结构、描述上等等很多方面…
