一点 GAN

最新推荐文章于 2023-03-07 16:36:01 发布
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#Deep Learning #GAN #EBGAN #InfoGAN

本文探讨了GAN（生成对抗网络）的一些基本概念与不同架构，包括EBGAN（基于能量的观点的GAN）和Info-GAN等，并分享了作者对这些模型的理解与感悟。

记录一点学到的无用知识

一点 GAN -之一：简述一些直觉一些架构关于参数更新EBGAN (energy-based view GAN)Info-GAN (to be supplemented)Feeling Lucky

一些直觉

What I cannot create, I do not understand. - Richard Feynman

费曼的这句话可谓脍炙人口，而且，不像大多数名人口中说出的名言一样，它相当有道理。学数学的时候，我常有这样的体会。就算你把整本书背过，如果你并不能完完整整地把每个定理的证明，庖丁解牛成直径一厘米的牛肉粒，then eventually your learn nothing 。

这句话的逆否命题显然有相当多的佐证：你了解四则运算法则，理解语法树，所以可以写出程序来 parse 一个算式，进而「创造」一个计算器；你知道

PyTorch深度学习实战（38）——StyleGAN详解与实现
盼小辉丶的博客
03-05 8341
StyleGAN 是生成对抗网络 的变体，是一种无监督学习模型，用于生成逼真且高分辨率的图像。StyleGAN 能够生成非常高分辨率人脸图像的关键在于，在增加分辨率的步骤中逐步增加生成网络和判别网络的复杂性，以便在每一步中，两个模型都可以很好地完成任务。本节中，介绍了如何通过确保每个分辨率的特征由一个独立的输入(称为风格向量)来控制，从而操纵生成图像的风格，以及如何通过将图像之间的风格进行交换来操作不同图像的风格。
GAN的应用
weixin_40280870的博客
01-09 1580
​ 本文从不同方面综述了对抗生成网络（GANs）的现有模型方法。首先根据训练策略、结构变化、训练技巧、监督类型等方面对现有GAN方法进行了分类，并以经典网络为例，分别介绍了不同GAN网络的改进点。接着详细介绍了GAN网络的基本结构，并给出了较新的生成对抗网络发展脉络。最后基于实际应用场景对经典常用的GAN模型进行了介绍。我们选取了Kaggle的五个常用的GAN数据集，并分别进行了介绍。
StyleGAN系列学习笔记
weixin_41876808的博客
03-07 1644
StyleGAN系列学习笔记（参考多方素材）
GAN改进方向
Touch_Dream的博客
10-24 4894
GAN改进方向： 原文只针对框架本身进行了理论证明和实验验证，表明了GAN的理论基础及其有效性，而对于其中的许多细节并没深究（相当于开采了一个大坑等人来填），比如文章中的输入信号只是随机噪声，比如原文中的G和D都只是以最简单的MLP来建模；另外，作者在文章结尾还列出了该模型可以改进的5个参考方向，进一步为后来逐渐广泛的研究做了铺垫。作者给出的参考方向主要包括： (1) 将G
生成对抗网络——GAN（一）
热门推荐
木盏
07-30 9万+
Generative adversarial network 据有关媒体统计：CVPR2018的论文里，有三分之一的论文与GAN有关！ 由此可见，GAN在视觉领域的未来多年内，将是一片沃土(CVer们是时候入门GAN了)。而发现这片矿源的就是GAN之父，Goodfellow大神。 ~~~ 生成对抗网络GAN，是当今的一大热门研究方向。在2014年，被Goodfellow大神提出来，当时的G...
GAN学习
lx_xin的博客
11-05 1228
开始学习GAN生成对抗网络相关知识，将要点和心得总结于此。
GAN论文详细解读+思想
记录学习的小白
04-20 3418
论文地址：[PDF] Generative Adversarial Nets | Semantic Scholar 注：由于这篇精读是之前总结在word中，里面公式不能直接copy到这里，我就直接截图了，省事但带来的问题是有个别公式截图被水印挡了一点，大家可以打开论文寻找相应的公式哈，很方便。 Intro 深度学习不仅仅是讲深度神经网络，它更多的是对整个数据分布的一个特征的表示。 深度学习在生成模式上做的比较差的原因：在最大化似然函数的时候，我们要对这个概率分布进行很多近似，近似会带来很多计算上的.
GAN模式崩溃
qq_32172681的博客
08-16 6141
先把参考文章放在前面，我对里面的内容按照自己的思路进行整理～ http://www.dataguru.cn/article-14563-1.html https://blog.youkuaiyun.com/gdengden/article/details/88837835 1、首先用通俗易懂的语言介绍一下什么叫模式崩溃？ 比如手写数字识别，0-9一共10个数字，假设有10个模式，而我们网络只...
GAN公式理解
NYW007的博客
10-15 950
对于Gan网络的一点理解链接 https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/gan-20170511
生成模型（三）:GAN
u013250861的博客
12-12 1231
因为 \frac{\partial f_1}{\partial x} = y ， \frac{\partial f_2}{\partial y} = -x, 同一次迭代中我们用 x-\eta \cdot y 更新 x ， 用y+ \eta \cdot x 更新y ， 每一次x和y有不同的符号，每次梯度更新都会引起巨大的振荡，并且不稳定性会随着时间的推移而恶化，如图所示。在上面的公式中, \Pi(p_r, p_g) 是所有p_r 和p_g可能的联合概率分布的集合。根据公式，很明显KL散度是不对称的。
使用 GAN 对灰度图像进行着色_python
06-05
为黑白照片上色目前是一项艰苦且...GAN 可以通过在数千次训练迭代中发展自己的“直觉”来规避这一点。这种“直觉”帮助他们识别图像中的模式并应用正确的着色。该项目旨在在 Keras 中构建一个可以实现此目的的 GAN。
GaN驱动电路得详细设计方案和注意事项
12-12
7. 反向导通：GaN E-HEMT天然具备反向导通能力，这一点与硅MOSFET/IGBT不同。反向导通时电流通过与正向相同的2DEG通道。在设计时，可以通过改变VGS来控制反向行为，且反向电流的大小与VSD成比例。 8. 保护机制的...
CycleGAN论文.pdf
02-21
CycleGAN的主要贡献在于其可以不需要配对的图像集，通过无监督学习来进行图像翻译，这一点突破了之前需要成对数据的限制。CycleGAN的设计灵感来源于马尔可夫随机场理论中的循环特性，即在不同域之间进行图像转换时，...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
使用GaN压缩技术实现地图转换
首先，需要澄清一点，“GaN”可能是一个缩写或者特定技术的名称，但由于信息不足，这里我们假设“GaN”指代的是某种技术或工具，而“zip”则指代的是压缩技术。在IT行业中，“zip”通常指的是ZIP文件格式，是一种...
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