GAN 生成对抗网络

最新推荐文章于 2022-09-20 08:50:13 发布
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#生成对抗网络

博客介绍了生成模型、判别模型等相关概念，提及WGAN、GAN、WGAN - GP等。指出网上GAN对文本生成研究多涉及强化学习，其应用主要在图形领域，也用于协议、MP3、bmp等，还提到了图卷积神经网络。
〖TensorFlow2.0笔记24〗生成式对抗网络(GAN)原理讲解以及实战！
AI新视界
12-14 2459
对抗生成网络！ 文章目录一、GoogleNet-Iception V1(2014)介绍1.1、为什么提出Inception1.2、Inception模块介绍 可以先参考一下我之前写过的一篇博客的介绍：第6章视觉分类任务 一、GoogleNet-Iception V1(2014)介绍 这篇论文之前的卷积神经网络的性能提高都是依赖于提高网络的深度和宽度，而这篇论文是从网络结构上入手，改变了网络...
GAN生成对抗网络综述.pdf
04-24
2019-2020年，关于图神经网络的综述性论文，题目：A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications，英文版的
对抗生成网络详细教程GAN.pptx
06-27
对抗生成网络详细教程 详细介绍了对抗生成网路的 实现方法
《GAN实战生成对抗网络》笔记——第六章 将机器学习带入生产环境
xiaolouhan的博客
11-26 717
目录： 第一章    深度学习概述 第二章    无监督学习GAN 第三章    图像风格跨域转换 第四章    从文本构建逼真的图像 第五章    利用多种生成模型生成图像 第六章    将机器学习带入生产环境 6.1 利用DCGAN构建一个图像矫正系统 6.1.1 构建图像矫正系统的关键 6.1.2 在生产环境部署模型的挑战 6.2 利用容器的微服务架构 6.2.1 单体...
《GAN实战生成对抗网络》笔记——第五章 利用多种生成模型生成图像
xiaolouhan的博客
11-26 709
目录： 第一章    深度学习概述 第二章    无监督学习GAN 第三章    图像风格跨域转换 第四章    从文本构建逼真的图像 第五章    利用多种生成模型生成图像 第六章    将机器学习带入生产环境 5.1 迁移学习介绍 深度 | 迁移学习全面概述：从基本概念到相关研究 5.1.1 迁移学习的目的 应用场景： 小数据集 少量的资源 5.1.2 多种利用预训练模...
基于1D-GAN生成对抗网络的数据生成方法研究（Matlab代码实现）
10-26
②深入理解GAN在一维基于1D-GAN生成对抗网络的数据生成方法研究（Matlab代码实现）数据上的建模范式，掌握其在异常检测、故障诊断、生物信号仿真等领域的迁移应用方法； 阅读建议：建议结合Matlab代码实践操作，...
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GAN生成对抗网络实战(PyTorch版)
04-18
分享视频教程——《GAN生成对抗网络实战(PyTorch版)》，2022最新升级版！本课程讲解GAN的基本原理和常见的各种GAN，提供数据集、代码和课件。 适用人群： 1、对GAN生成对抗网络感兴趣的 2、对PyTorch感兴趣的 3、...
GAN生成对抗网络MATLAB版本（可直接运行）
最新发布
11-16
提供了一个基于MATLAB的生成对抗网络（GAN）实现，用户可以直接运行该代码来生成与真实数据相似的合成数据。GAN是一种强大的深度学习模型，通过训练生成器和判别器两个网络，能够生成高质量的数据样本。 功能特点 ...
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GAN生成对抗网络入门与实战视频教程
06-01
**GAN生成对抗网络入门与实战视频教程** 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是深度学习领域中的一个热门话题，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GANs的核心思想是通过两个神经网络——生成器...
GAN -- 生成对抗网络
m0_37805255的博客
07-30 1155
GAN -- 生成对抗网络 生成对抗网络（英语：GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。该方法由伊恩·古德费洛等人于2014年提出。 假设有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如名字所暗示的那样，它们的功能分别是： ◎ G是一个生成图片的网络，它接收一...
对抗生成网络：从理解到实践
04-05
对抗生成网络：从理解到实践，Graduating in GANs: Going from understanding generative adversarial networks to running your own，by Cecelia Shao。
生成式对抗网络GAN的研究进展与展望_王坤峰.pdf
11-24
生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练.目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域,GAN正在被广泛研究,具有巨大的应用前景.本文概括了GAN的研究进展,并进行展望.在总结了GAN的背景、理论与实现模型、应用领域、优缺点及发展趋势之后,本文还讨论了GAN与平行智能的关系,认为GAN可以深化平行系统的虚实互动、交互一体的理念,特别是计算实验的思想,为ACP(Artificial societies,computational experiments,and parallel execution)理论提供了十分具体和丰富的算法支持.
生成对抗网络(GAN)的英文电子书
02-14
生成对抗网络(GAN)的英文电子书
yarasafe:SAFE嵌入以匹配yara中的功能
03-17
YARASAFE-使用Yara自动执行二进制函数相似性检查 SAFE是由Massarelli L.，Di Luna GA，Petroni F.，Querzoni L.和Baldoni R开发的用于创建二进制函数嵌入的工具。您可以使用SAFE创建函数嵌入以在yara规则中使用。 如果您有兴趣，请查看我们的研究论文： : 如果您正在使用它进行研究，请引用： @inproceedings{massarelli2018safe, title={SAFE: Self-Attentive Function Embeddings for Binary Similarity}, author={Massarelli, Luca and Di Luna, Giuseppe Antonio and Petroni, Fabio and Querzoni, Leonardo and Baldo
GAN生成对抗网络
魂小猫的博客
06-09 312
神经网络分普通的前向传播网络，有分析图片的CNN卷积神经网络，有分析序列化数据（例如语音或者文字）的RNN循环神经网络。 这些神经网络都是输入数据然后联系数据得到结果的神经网络。还有一种神经网络不是数据对应结果的，他是“凭空捏造结果”。 没有意义的随机数生成有意义的作品。
生成对抗网络GAN
taylar1357的博客
08-26 292
生成对抗网络GAN（Generative Adversarial Nets）:普通的前向传播神经网络、分析图片的卷积神经网络CNN、分析序列化数据，如语音，文字的循环神经网络，这些神经网络都是用来根据输入数据得到想要的结果。还有一种神经网络不是将输入数据对应出结果，而是凭空来捏造结果，这就是生成网络，GAN就是其中一种，这里的凭空并非什么都没有，而是根据一些随机的数来生成一些有意义的作品，如著名画...
【Pytorch深度学习实战】（10）生成对抗网络（GAN）
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sikh_0529的博客
09-20 1万+
第一步我们训练D，D是希望V(G, D)越大越好，所以是加上梯度(ascending)。第二步训练G时，V(G, D)越小越好，所以是减去梯度(descending)。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说，它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。这样我们的目的就达成了：我们得到了一个生成式的模型G，它可以用来生成图片。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。
生成对抗网络（GAN）
FANGTIANHUAJI1的博客
07-09 254
原英文翻译：https://blog.youkuaiyun.com/wspba/article/details/54577236进一步解析：https://blog.youkuaiyun.com/wspba/article/details/54582391
GAN和DCGAN
qq_37879432的博客
11-20 3740
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 Adversarial Networks（arxiv：https://arxiv.org/abs/1406.2661），这篇paper算是这个领域的开山之作。 GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Dis
Pytorch实现的GAN生成对抗网络教程与代码解析
资源摘要信息: "Pytorch-使用Pytorch实现的GAN生成对抗网络.zip" 在这份由标题和描述所指代的资源中，我们将会探讨与Pytorch和生成对抗网络（GAN）相关的一系列知识点。首先，需要明确的是，此资源是一个压缩包文件...
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