GAN生成对抗网络

前言 这是一篇关于使用GAN对图像降噪的论文，我翻译了论文，也看了代码，以下是github链接：GAN去噪。我看懂了论文，这确实是一篇很好的论文。使用当下最火的GAN对图像进行去噪。也是一个开创性的想法。文中的损失函数与以往的不同。但是其他思想与传统GAN都是类似的。读完论文之后，我下载了相关代码，但是在代码中我遇到了问题。想要训练模型，却没有跑起来。如果你…

2020-01-16 05:41:46 作者 | 十、年 编辑 | Camel 谷歌获得了“对抗训练神经网络”专利。 根据FPO（免费专利在线）信息显示，此项专利申请于2016年的9月份，生效于2019年的12月31日。 其中，发明人为Ian J. Goodfellow，Szegedy, Christian。谷歌作为受让人拥有专利权，这意味着继神经网络 Dr…

Generative Adversarial Nets 1. GAN究竟在做什么？ 学习样本集的数据分布 A.学习数据分布有什么用？ （1） 学习到高维抽象的分布函数 （2） 模拟预测未来数据 （3） 处理缺省数据问题：如半监督学习 （4） 生产真实样本 建立模型，分析数据特征，还原数据，…… B.如何生成真实样本？ C.生成模型的一些常见方法： D.生成模…

论文url https://arxiv.org/pdf/1702.05983.pdf @article{hu2017generating,title={Generating adversarial malware examples for black-box attacks based on GAN},author={Hu, Weiwei and Tan, …

作者：中南大学可视化实验室 硕士研究生 HYH 日期：2020-8-1 标签：GAN 对抗 进化 论文期刊： 2014-NIPS 简单介绍 提出了一种生成对抗网络（generative adversarial network，GAN），完全避免了现有生成模型的难点痛点。 问题陈述 1.生成模型要做的事情是什么？ 生成模型(generative model)描…

一、基于GAN的ReID方法 行人重识别（Person re-identification,ReID）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。ReID一个问题就是数据匮乏，CVPR18之前最大的ReID数据集也就小几千个ID，几万张图片（序列假定只算一张）。因此在ICCV17 GAN造图做ReID挖了第一个坑之后，就…

目录 一、GAN 概述 二、GAN 的网络结构 三、通过一个举例具体化 GAN 四、GAN 的设计细节 pytorch完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一、GAN 概述 GAN（生成对抗网络，Generative Adversarial Networks） 的产生来源于一个灵…

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059，感谢！ GAN开山之作：https://arxiv.org/abs/1406.2661 ~ 介绍原始的GAN的原理 ~ 同样非常重要的DCGAN的原理    一. GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Ad…

5. 一些细节 + 一些延伸 上文所述的，只是 RL + GAN 进行文本生成的基本原理，大家知道，GAN在实际运行过程中任然存在诸多不确定因素，为了尽可能优化 GAN 文本生成的效果，而后发掘更多GAN在NLP领域的潜力，还有一些值得一提的细节。 5.1. Reward Baseline：奖励值上的 Bias 在4.2节中提到，我们采用鉴别器D给予生成样本…

转自：http://nooverfit.com/wp/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%EF%BD%9Cgan%E5%A4%A7%E7%9B%98%E7%82%B9%EF%BC%8C%E8%81%8A%E8%81%8A%E8%BF%99%E4%BA%9B%E5%B9%B4%E7%9A%84%E7%94%9F%E6%88%90%E5%AF%B9%E6%8A…