GAN生成对抗网络

一、原理部分 Generative Adversarial Networks（GAN）：生成对抗网络。2014年Ian J. Goodfellow等人在论文《Generative Adversarial Nets》中第一次提出GAN的概念。大牛Yann LeCun甚至评价GAN为 “adversarial training is the coolest th…

声明 本文内容主要摘自斯坦福CS231n课程，并做简要翻译和解释。如有错误，欢迎指出。 CS231n课程网站 —— http://cs231n.stanford.edu/ 1.GAN概述 Generative adversarial networks (GAN) 是一种生成模型(Generative Model)，属于无监督学习模型。 与之类似的生成模型还有…

生成对抗网络GAN与DCGAN的理解 作者在进行GAN学习中遇到的问题汇总到下方，并进行解读讲解,下面提到的题目是李宏毅老师机器学习课程的作业6（GAN） 作者在进行GAN学习中遇到的问题汇总到下方，并进行解读讲解,下面提到的题目是李宏毅老师机器学习课程的作业6（GAN） 一.GAN 网络上有关GAN和DCGAN的讲解已经很多，在这里不再加以赘述，放几个我认…

系列文章目录 深度学习GAN（一）之简单介绍深度学习GAN（二）之基于CIFAR10数据集的例子深度学习GAN（三）之基于手写体Mnist数据集的例子 深度学习GAN（四）之PIX2PIX GAN的例子 GAN的简单介绍 系列文章目录 1. 什么是GAN 2. GAN的原理 3. GAN的分类 3.1. 原始的GAN 3.2. 深度卷积GAN（Deep Co…

摘要 从范围扫描获取的点云通常稀疏，嘈杂且不均匀。 本文提出了一种称为PU-GAN 的新点云上采样网络，该网络是基于生成对抗网络（GAN）制定的，旨在从潜在空间中学习丰富的点分布并在对象表面的子块上对点进行上采样。为了实现可运行的GAN网络，我们在生成器中构造了一个自上而下再向上的扩展单元，以对带有误差反馈和自校正的点特征进行上采样，并制定了一个自注意力单元…

生成式对抗网络GAN-入门篇 近年来，GAN逐渐成为了最热门的神经网络框架。在阅读了若干篇关于GAN的文章后，希望用尽量通俗易懂的语言对GAN的基本工作原理，最优解推导，训练方法，存在的问题以及应用做一个简单的总结并与大家交流，可作为GAN的一个入门参考。 1 写在GAN之前 生成模型和判别模型是机器学习领域的两个重要内容。判别模型是通过寻找不同类别数据之间…

自从Goodfellow2014年提出这个想法之后，生成对抗网络（GAN）就成了深度学习领域内最火的一个概念，包括LeCun在内的许多学者都认为，GAN的出现将会大大推进AI向无监督学习发展的进程。 于是，研究GAN就成了学术圈里的一股风潮，几乎每周，都有关于GAN的全新论文发表。而学者们不仅热衷于研究GAN，还热衷于给自己研究的GAN起名，比如什么3D-G…

Monash call (莫纳什来电)：通过生成对抗网络创造现实-GAN的过去，现在和未来 [email protected] 最近，我们已经目睹了各种工具的日益普及，这些工具可以自动创建不存在的人物，物体或场景的图像，或者通过添加它们从未拥有的品质来修改现有物体的表示。这样的解决方案的一个典型例子是FaceApp。该应用程序可以拍摄人物照片，并创建具有其他…

生成性对抗网络及其变体的工作原理：GAN概述 GAN的基本介绍 GAN的基本概念 目标函数 f-divergence[f-散度] Integral probality metric(IPM,可积概率度量) f-divergence 和 IPM 对比 辅助的目标函数 其他常见生成式模型 自回归模型：pixelRNN与pixelCNN VAE GAN常见的模型结…

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks-(pix2pix) Phillip Isola       Jun-Yan Zhu          Tinghui Zhou             Alexei A. Efros Berkeley AI Research (B…