对抗式网络(Adversarial Network)－深度学习突破的机会

最新推荐文章于 2024-11-28 18:35:08 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-28 18:35:08 发布 · 6.8k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了对抗图像的基本概念：经过特定修改后的图像能够欺骗机器学习模型，尽管这些图像对人类来说仍然易于识别。对抗图像在安全性和鲁棒性方面对机器学习提出了挑战。

1. 基本概念

1.1 对抗图像(Adversarial Image)    

    经过修改后的像(如经过美图秀秀)能骗过机器，但人类能辨别这些图片，这些修改后的图像被称为对抗图像。


2. 





AIGC实战——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
盼小辉丶的博客
12-01 8910
生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的一种强大的深度学习模型，可以用于生成新数据样本，比如图像、音频、文本等。GAN 包含两个神经网络：生成器和判别器。生成器根据输入的噪声信号生成一些伪造的数据样本，而判别器则负责判断该数据样本是真实的还是伪造的。在本节中，首先阐述生成对抗网络的理论基础，然后使用 Keras 构建生成对抗网络模型。
深度学习之八（生成对抗网络--Generative Adversarial Networks，GANs）附案例代码
JustinMars的博客
11-23 1801
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks， GANs）是一种深度学习模型，由 Ian Goodfellow 等人于2014年提出。GAN 的目标是通过训练两个神经网络（生成器和判别器），使得生成器能够生成与真实数据相似的样本，而判别器能够区分真实样本和生成样本。这两个网络相互对抗，形成了一种博弈的训练过程。
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）
热门推荐
Joe的博客
01-04 5万+
1. 简介 首先简要介绍一下生成模型（Generative model）与判别模型（Discriminative mode）的概念： 生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。 判别模型：对条件概率P(Y|X)P(Y|X)进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等
对抗神经网络(Adversarial Nets)的介绍[1]
一个想要改变世界的IT slave的专栏
10-03 4万+
对抗NN简介 概念介绍 对抗名字的由来及对抗过程 对抗NN的模型 对抗NN的模型和训练 判别网络D的最优值 模拟学习高斯分布 对抗NN实验结果 《生成对抗NN》代码的安装与运行 对抗网络相关论文 论文引用 一、对抗NN简介 大牛Ian J. Goodfellow 的2014年的《Generative Adversative Nets》第一次提出了对抗网络模型，短短两年的时间，这个模型在深
对抗神经网络 Adversarial Neural Network ｜ANN
JasonH2021的博客
07-08 7981
简单介绍了（生成）对抗神经网络的基本概念，应用场景，优缺点，建模过程，实现的类库方法和代码案例等
对抗生成网络（Generative Adversarial Network）
MapleStory的博客
12-20 1795
本课程是针对李宏毅教授在Youtube上上传的机器学习课程视频的学习笔记。课程视频地址Introduction Outline Basic Idea of GAN When do we need GANIntroduction某人在Quara上的问题：非监督学习领域最近有没有什么突破性的进展呢？Lecun大神亲自回答：对抗训练可能是有史以来（since sliced bread，有一个好东西出现的意
Generate Adversarial Network
albus_ma的博客
11-05 549
Generator & Discriminator CNN （convolutional neural network，卷积神经网络） Convolutional networks are simply neural networks that use convolution in place of general matrix multiplication in at least on...
【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - Generative Adversarial Network 生成式对抗网络（GAN）
知不足而奋进，望远山而前行
11-10 2万+
下面是小精灵游戏画面，有很多小精灵在“迷宫”里走动。现给出一个需求，需要通过当前的游戏画面，预测下一帧的画面传统神经网络的做法是，将前面一帧或几帧的画面图片作为特征，当前画面图片作为标签进行训练，目的是使得通过历史画面，输出的画面和当前画面越接近越好。有人按照这样的思路做了，结果出现了一个问题，小精灵在走到岔路口时，会一分为二，分裂成两个小精灵，这是为什么呢？这是因为在岔路口时，即使是同样的历史画面，小精灵也有可能向左走或者向右走，所以在训练集里，很存在这样“矛盾”的标签，即同样的特征，但是输出不同，为了满
深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）
GDHBFTGGG的博客
09-07 1849
对抗生成网络（GAN）是近年来在生成式模型领域的重要突破，通过生成器与判别器的对抗博弈，GAN能够生成高度逼真的数据。其应用范围广泛，涵盖了图像生成、数据增强、超分辨率重建、风格迁移等多个领域。然而，GAN的训练过程具有挑战性，特别是在平衡两者的对抗关系上仍然存在技术难题。随着技术的不断发展，GAN在生成数据、创造内容等方面的应用前景将更加广阔。
【深度学习基础】对抗学习（Adversarial learning）
最新发布
十二月的猫
11-28 4889
本系列文章，重点帮助大家理解机器学习中的各种学习包括多任务学习、联邦学习、对比学习等。今天，猫猫来讲讲对抗学习，希望可以和大家一起打开对抗学习的大门！机器学习这一技术自出现之始就以优异的性能应用于各个领域。近年来，随着机器学习的快速发展与广泛应用，这一领域更是得到前所未有的蓬勃发展。目前, 机器学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等复杂任务中取得了公认的成果，已经被广泛应用于自动驾驶、人脸识别等领域。
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN
m0_70066267的博客
07-24 2436
生成对抗网络（GAN）作为一种强大的深度学习模型，通过生成器和判别器的相互对抗进行学习，展示了在多个领域的广泛应用潜力。尽管GAN的训练过程存在不稳定性、评估困难等挑战，但随着研究的深入和技术的不断发展，相信GAN将在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的进一步发展。未来，随着计算资源的不断提升和模型结构的持续优化，GAN的性能和应用范围将得到进一步提升和拓展。
GAN —— Generative Adversarial Network
还是应该要努力的（12点前睡觉！！！！！
04-15 4308
文章目录生成对抗网络 GAN —— Generative Adversarial NetworkWhy GANGAN的思想 Thought of GANGAN网络架构生成器 Generator判别器 Discriminator 生成对抗网络 GAN —— Generative Adversarial Network Why GAN 常有这样的需求：图像生成，语音生成，状态预测等，这要求我们要有一...
Generative Adversarial Network (GAN) 生成对抗网络
Hi_Bitch的博客
10-11 1334
Part One. Introduction of GAN The Structure of GAN 其中可以看到GAN中有两个最关键的结构就是generator（生成器）和discriminator（判别器）。生成器是为了生成接近真实数据分布的虚假样本，判别器是为了分辨样本是来自生成器还是真实数据。 整个网络运行流程如下：从隐空间随机生成隐变量，生成器通过计算将隐变量映射至真实数据空间...
Conditional adversarial networks
KGzhang的博客
08-17 3857
GAN网络在训练生成模型受到了广泛的青睐，文章介绍一个具有条件限制的GAN网络，通过简单的输入数据，来构建我们所需要的条件化的生成器和判别器。文章表明，该模型可以用于学习多模态模型，通过提供了图像标记应用程序的初步示例，演示了该方法如何生成不属于训练标签的描述性标签。 生成式对抗网络近期作为训练生成模型的替代框架，以回避近似许多棘手概率计算问题的困难。 对抗网络的优点是不需要马可夫链，只需要反向
生成对抗网络 (Generative Adversarial Network)
AI架构师小马
06-06 1402
生成对抗网络 (Generative Adversarial Network) 1.背景介绍 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是由Ian Goodfellow及其同事在2014年提出的一种深度学
机器学习-34-GAN-01-Generative Adversarial Network(GAN,生成式对抗网络)
迷雾总会解
01-14 2231
生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，又称GAN，一般读作“干！”）计算机科学领域里是一项非常年轻的技术，2014年才由伊安·好伙伴教授（Ian Goodfellow，这姓氏实在是太有趣以至于印象深刻）系统地提出。但是一经提出，就引发了学术界对GAN如火如荼的研究，同时在最原始的GAN的基础上，针对不同的应用场景提出了许多GAN的变体。使用GAN网络，输入已知数据，计算机可以学习并创建全新的合成数据。Facebook AI部长Yann LeCun对GAN的评价是"Ge
GAN(Generative Adversarial Network ）对抗生成网络
端庄的汤汤的博客
12-06 576
以下图片来自与我的课程开课吧老师PPT，如有侵权请告知！ GAN(Generative Adversarial Network 对抗生成网络) GAN实际是一种方法，表述的是一个过程（这种理解是比较重要的），它不是网络结构。 生成器与决策器（判别器），生成器生成一张图片，决策器去判断他是真还是假，什么时候是最佳呢？其实是要达到一种平衡，生成器给出一张图片，判别器不能判断真假，都是0.5的概率。 ...
Deep learning and Generative Adversial Network
SpanningWings的博客
03-06 327
听讲座笔记 Logistic regression 几个input，features，每个有一个weight。 Weighted sum，加上一个bias b，sigmoid function，产生一个概率，c产生的概率 Neural network 连接很多的logistic regression nodes (neuron). Neurons can be restructured into ...
深度学习教程：掌握生成对抗网络（GAN）
1. GAN简介：生成对抗网络（GAN）是由Ian Goodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。其包含两个主要部分，即生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成数据，而判别器的任务是区分真实...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值