GAN生成对抗网络
-
【论文笔记】基于生成对抗网络（GAN）的无监督医学图像配准模型
本文是论文 Adversarial Similarity Network for Evaluating Image Alignment in Deep Learning based Registration（基于深度学习的配准中用相似性对抗网络来评估图像的对齐）的阅读笔记。 一、简介 一般的无监督配准模型是需要指定相似性指标，然后通过神经网络来最大化两幅图像…
-
吴恩达Deeplearning.ai国庆节上新：生成对抗网络（GAN）专项课程
公众号关注 “ML_NLP” 设为 “星标”，重磅干货，第一时间送达！ Coursera 刚刚上新了 GAN 的专项课程，或许在这个国庆假期，你应该学习一波了。 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是当前功能最强大的机器学习模型之一，其能够生成逼真的图像、视频和语音输出结果。基于 GAN 的应用十分广泛，比如防…
-
f-gan生成对抗神经网络进阶第一级
在之前我们做始祖Gan的数学推导的时候，其实留下了一堆坑（不知道你注意到了没有哈哈）。当然，牛逼的人就是这样的，指明了一条光明大道，让人知道从哪里走，然后剩下的一些坑坑洼洼刚刚好就能帮助一些博士、硕士毕业或者一些人评副教授、教授啥的。 这篇文章介绍的f-gan就是填的其中一个坑，那就是给V(G,D)V(G,D)V(G,D)这个函数一个更加通用的描述。在始祖文…
-
生成对抗网络GAN基础系列（一）
一、背景 基本结构：2014年GAN的概念首次提出，上图为GAN的基础模型，z为随机噪声经过生成器G，输出生成数据G(z)，真实数据和生成数据分别输入判别器D，判别器需要分辨他们是real还是fake,对于真实数据，判别器给它一个高分，对于生成的fake数据，则是低分。类似于其他的神经网络利用损失函数进行优化网络，gan同样具有目标函数：其核心思想是最大化真…
-
七月算法深度学习 第三期 学习笔记-第五节 生成对抗网络GAN
一、GAN部分应用 1.图像生成 Training Examples -> Model Samples 2.视频应用 3.图片超精度变换 4.图图变换 二、GAN的简单理解 1. 从autoencoder讲起的生成模型 2. MSE存在一些问题 3.简单的设想 4. 迭代与进化 Generator + Discriminator = GAN 三、G…
-
生成对抗网络GAN系列（四）— LSGAN—最小二乘GAN（Least Squares Generative Adversarial Networks）—
Least Squares Generative Adversarial Networks Xudong Mao, Qing Li, Haoran Xie, Raymond Y.K. Lau, Zhen Wang, Stephen Paul Smolley 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1611.04076.pdf 1.简介 传统的G…
-
【GANs】了解生成式对抗网络（GAN）
原题：Understanding Generative Adversarial Networks (GANs)——Building, step by step, the reasoning that leads to GANs. 原文：HTML 作者：Joseph Rocca 文章目录 Introduction Outline Generating rand…
-
生成对抗网络（GAN）之 Basic Theory 学习笔记
生成对抗网络（GAN）之 Basic Theory 学习笔记 前言：最近学习了李宏毅生成对抗网络篇（2018年）的视频（视频地址：李宏毅对抗生成网络(GAN)国语教程(2018)），因为截止今天（3.23），2020版还未讲到生成对抗网络，因此选择18年。本次学习笔记主要为Basic Theory部分，主要讲解GAN的数学原理。 GAN又称生成对抗网络…
-
GAN(Generative Adversarial Nets) 对抗生成网络
论文：http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf 摘要：论文提出了一种网络结构，该网络结构通过对抗学习，有两个模型：（1）生成模型G，生成模型捕捉数据的分布（2）分辨模型D，D评估从训练集而不是G中采样的概率。训练生成模型G用于最大化分辨模型D犯错的概率。在随机的生成模型G…
-
贝叶斯生成对抗网络（GAN）
转自新智元：http://www.sohu.com/a/144843442_473283 原标题：贝叶斯生成对抗网络（GAN）：当下性能最好的端到端半监督/无监督学习_搜狐科技_搜狐网 新智元报道 作者：弗格森 【新智元导读】康奈尔大学研究员结合贝叶斯和对抗生成网络，在6大公开基准数据集上实现了半监督学习的最佳性能，同时，这也是迈向终极无监督式学习的一大步。…
