Understanding Generative Adversarial Networks (GAN)

最新推荐文章于 2024-09-19 17:25:59 发布
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分类专栏： Generative Adversarial Network 文章标签： Generative Adversarial Network GAN Deepmind
本文深入探讨了生成对抗网络(GANs)的基本原理及其在机器学习领域的应用。通过解析GANs的工作机制,帮助读者理解其如何生成逼真的数据样本。

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http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~balaji/Understanding-GANs.pdf

生成对抗网络GAN工作原理、架构特点、应用场景及优缺点 Understanding Generative Adversarial Networks (GAN)
AI天才研究院
09-14 2342
Generative adversarial networks (GANs) 是近几年提出的一种无监督学习模型。它由一个生成网络（generator）和一个判别器（discriminator）组成。生成网络用于模拟训练集的分布，判别器用于判断输入数据是真实还是生成的。当两个网络互相博弈，并且随着时间的推移逐渐收敛时，生成网络会越来越像训练集，而判别器会越来越容易判断哪些数据是真实的。通过这种方式，GAN可以生成多种类型的样本，并将它们转化为可用于各种任务的数据。
GAN、NLP：Generative Adversarial Networks(GANs)Tutorial in Python
AI天才研究院
07-31 1780
作者：禅与计算机程序设计艺术Generative Adversarial Networks (GANs), also known as GANs for short, are a type of deep learning model used to generate new data instances or images that appear realistic and plausible. They were originally proposed by Ian Goodfellow et al.
GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks
EwanRenton
12-07 2274
GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks 该论文介绍了一个可视化和理解生成网络学得结构的框架，通过定义一些可解释的单元并通过干涉这些单元来探究生成网络中的因果关系。 GANpaint工具 本文还提供了一个非常有意思的demo，只要鼠标划过，GAN 就可以立即在你指定的地方画出云彩、...
Understanding Generative Adversarial Networks
bbbeoy的专栏
02-13 247
点击打开链接http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~balaji/Understanding-GANs.pdf
（转）ICLR 2019 《GAN DISSECTION: VISUALIZING AND UNDERSTANDING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS》
S20144144的博客
09-09 946
ICLR 2019 《GAN DISSECTION: VISUALIZING AND UNDERSTANDING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS》 ICLR 2019 《GAN DISSECTION: VISUALIZING AND UNDERSTANDING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS》 github Demo project...
GAN网络理解
海绵宝宝强无敌的博客
01-10 481
GAN网络理解 笔者参考下面三个资料后，对GAN的理解做了一些记录。 资料参考：GAN 2014 paper; Understanding Generative Adversarial Networks (GANs); NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks Understanding Generative Adversarial Networks (GANs) GAN网络于2014年提出，作为一种新颖的网络结构被广泛使用。GAN网络主要包含
[2019ICLR] GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks
ROX77777的博客
05-06 307
然而接下来会出现一个新的问题：我们相关探究相关的不同单元的组合是如何影响最后的输出，但是简单的穷举搜索所有单元组合是不大现实的。在图中不同位置添加门时候发现，在大多数位置不能添加门，可以添加门的位置用黄色框突出显示，右上角图显示了门单元插入的平均因果效应，取决于干预位置的背景对象类。允许在建筑物中添加门，特别是在有窗户和砖块的合理位置，相反，在天空或者树上触发一扇门是不可能的。作者们称，我们可以观察到生成器的一个层，并且找到该层的单元的子集，在生成的图像中，这些单元决定。我们可以看出，在关于餐厅（
MM2018/风格迁移-Style Separation and Synthesis via Generative Adversarial Networks通过生成性对抗网络进行风格分离和合成
ssshyeong的博客
04-15 648
在本文中，我们提出了风格分离和合成生成对抗网络（S3-GAN），以同时实现特定类别的对象照片的风格分离和风格合成。基于目标照片位于流形上，且内容和样式独立的假设，我们使用S3-GAN在流形和潜在向量空间之间建立映射，以分离和合成内容和样式。S3-GAN由编码器网络、生成器网络和对抗网络组成。
论文阅读：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
最新发布
OctYZ的博客
09-19 1565
希望能缩小CNN在监督学习和无监督学习之间成功应用的差距。
论文笔记：GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks
水不在深有江的博客
05-05 3188
翻译过来就是“解剖GAN”。本文主要对GAN生成图像过程进行了可视化，提供了理论支撑和可解释性。 motivation 作者称，在论文《Network dissection:Quantifying interpretability of deep visual representations》提出，分类网络中，当units(一个unit指一张特征图(channel=1))被上采样并阈值化之后可...
（2018，解释&可视化）GAN 解剖：可视化和理解生成对抗网络
qq_44681809的博客
08-23 911
使用基于分割的网络剖析方法来识别一组与对象概念密切相关的可解释单元，对单元的干预会影响输出图像中的相应对象，例如：把发现的对象插入到其他图像中，删除造成伪影的单元来改进 GAN，或者交互式地操作场景中的对象。
Self-Attention Generative Adversarial Networks解读+部分代码
EwanRenton
08-02 8730
引言 这篇是文章是Ian goodfellow他们的新工作，在GAN中引入Attention。 在文章的摘要中作者主要突出了三点。 Self-Attention Generative Adversarial Network(SAGAN)是一个注意力驱动，长范围 关联模型(attention-driven, long-range dependency modeling )。 传统的GA...
Generative Adversarial Networks[论文合集]
gdtop的个人笔记
04-07 7794
https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/gan.html Jump to... 1.Image-to-Image Translation 1.Pix2Pix 2.Projects 3.Blogs 4.Talks / Videos 5.Resou...
2018值得一看的GAN论文回顾
云栖社区
01-22 784
我很高兴今年参加了一个研究项目，这要求我必须熟悉大量用于计算机视觉方面的深度学习领域的资料。我对过去两、三年内取得的进展感到惊讶，这真的非常令人兴奋和鼓舞，所有不同的子领...
GAN最新论文解读
一路狂奔的猪的博客
01-10 1894
GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks 论文地址： https://arxiv.org/pdf/1811.10597.pdf GitHub code：https://github.com/CSAILVision/gandissect 首先要介绍的是第一篇，这篇文章的对于GAN...
如何更直观的理解GANs？
Forlogenの解忧杂货铺
05-09 1224
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.10597.pdf 论文Github：https://github.com/CSAILVision/GANDissect 论文Demo：http://gandissect.res.ibm.com/ganpaint.html?project=churchoutdoor&layer=layer4 项目地址：https://gand...
总结 | 这里有关于GAN学习资源的一切（论文、应用、课程、书籍……）
THU数据派
07-16 1390
来源：新智元本文约2600字，建议阅读10分钟。本文为你整理了关于GAN的一切知识。[ 导读 ]想了解关于GAN的一切？已经有人帮你整理好了！从论文资源、到应用实例，再到...
对抗神经网络GAN到底学到了什么
喜欢打酱油的老鸟
12-29 976
https://www.toutiao.com/a6639218779840578061/ 2018-12-26 16:39:49 本文的背景论文是：GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks 本文提供了对GAN内部表示的深入了解，并对以下问题给出了密切的答案。 GAN学到了什么...
论文阅读——Understanding the role of individual units in a deep neural network
probie的博客
02-14 200
摘要： 代码（Github地址）： Understanding the Role of Individual Units in a Deep Network
理解 Generative Adversarial Networks (GAN)：从基础到应用
本次资源主要围绕Generative Adversarial Network（生成对抗网络，简称GAN）这一深度学习领域的关键概念进行讲解。通过PPT的形式，它旨在介绍GAN的基本思想，并提供了与之相关的背景知识，如受限玻尔兹曼机...
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