GAN基础理论客观题

最新推荐文章于 2024-10-21 03:24:21 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-21 03:24:21 发布 · 938 阅读 · 3 ·
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。
文章标签：

#计算机视觉 #神经网络

这篇文章介绍了GAN（生成对抗网络）的基础理论，包括生成器和判别器的基本结构，阐述了GAN在换脸、动作迁移、图像翻译和超分辨率等领域的应用。同时，讨论了GAN中的对抗学习过程，生成器与判别器之间的相互博弈，以及DCGAN的改进点，如卷积和BatchNorm的使用。最后，对比了GAN与autoencoder在损失函数上的本质区别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

GAN基础理论客观题

1. （多选）GAN的基础结构包括（）

A. 生成器

B. 判别器

C. 编码器

D. 解码器

参考答案：AB

2.（多选）GAN的应用包括（）

A. 换脸

B. 动作迁移

C. 图像翻译

D. 超分辨率

参考答案：ABCD

3. （多选）生成对抗网络中的生成模型可以（）

A. 输入噪声生成图像

B. 输入噪声和标签生成图像

C. 输入图像生成图像

D. 输入文字描述生成图像

参考答案：ABCD

4. （单选）下列哪一项是GAN的判别器的损失函数（）

A. img

B. img

C. img

D. img

参考答案：A

5. （多选）下列关于GAN中对抗的描述正确的是（）

A. 生成器与

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
揭秘AI应用产品应用经理面试题：你能通关吗？
道亦无名
03-10 392
在科技飞速发展的当下，AI 已不再是一个遥远的概念，而是真切地融入到我们生活的方方面面，从日常的语音助手到复杂的自动驾驶系统，AI 的触角无处不在。随着深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的不断成熟，AI 应用的领域不断拓宽，无论是传统行业的转型升级，还是新兴领域的创新发展，都对 AI 应用产品经理产生了强烈需求。AI 产品经理作为连接技术与市场、推动 AI 产品创新的关键纽带，其岗位的重要性日益凸显。但这个岗位也对候选人的技术理解、市场洞察、项目管理等多方面能力提出了较高要求，意味着竞争同样激烈。
全面理解并掌握人工智能（AI）的相关知识:从理论层面、实践层面以及应用场景三个角度
AI天才研究院
08-05 1259
如今，人工智能已经成为一种不可或缺的新技术，它正在对我们的生活产生着深远影响，也将对社会产生着巨大的变革。无论是经济、科技还是文化方面，人工智能都在不断的进步中向前迈进。因此，作为一名机器学习的研究者，或者是企业的AI工程师、产品经理等等，都应该十分重视这一领域的最新进展。本文试图从理论层面、实践层面以及应用场景三个角度，带领读者全面理解并掌握人工智能（AI）的相关知识。
GAN介绍 - 练习题
刀刀鱼
11-13 851
GAN介绍 - 介绍 https://blog.youkuaiyun.com/sean2100/article/details/83662975 GAN介绍 - 为什么学习生成式模型? https://blog.youkuaiyun.com/sean2100/article/details/83681043 GAN介绍 - 生成式模型是如何工作的? GAN与其他模型有什么区别？https://blog.youkuaiyun.com/...
GAN介绍 - 练习题答案
刀刀鱼
11-13 849
GAN介绍 - 介绍 https://blog.youkuaiyun.com/sean2100/article/details/83662975 GAN介绍 - 为什么学习生成式模型? https://blog.youkuaiyun.com/sean2100/article/details/83681043 GAN介绍 - 生成式模型是如何工作的? GAN与其他模型有什么区别？https://blog.youkuaiyun.com/...
深度学习机器学习面试题——GAN
weixin_46838716的博客
05-24 3621
1）生成式对抗网络GAN的结构，目的，均衡效果，训练过程，优缺点，这些都做简要的了解。 2）G的目标是生成尽可能真实的图片，欺骗D，D的目标是鉴别图片的真伪，尽量让自己更有判别性，交替训练，最终达到纳什均衡 3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。
练习题
ganjiang520的专栏
12-30 746
1．在下列系统中，( )是实时系统。 A.计算机激光照排系统 B.航空定票系统 C．办公自动化系统 D.计算机辅助设计系统 答案：B 2．操作系统是一种( )。 A.应用软件 B．系统软件 C．通用软件 D．工具软件 答案：B 3．引入多道程序的目的在于( )。 A.充分利用CPU，减少CPU等待时间 B．提高实时响应速度 C.有利于代码共享，减少主、辅存信息交换量 D．充分利用
深度学习-第六章 GAN面试题（大厂必问，历经半年整理）
聪哥965
02-28 4403
文章目录1.NN2.CNN3.RNN4.LSTM5.BP6.GAN6.1 生成器6.2 判别器6.3 训练技巧 1.NN 神经网络最全面面试题 2.CNN 卷积神经网络最全面面试题 3.RNN 循环神经网络最全面面试题 4.LSTM 长短期记忆网络最全面面试题 5.BP 反向传播面试题 6.GAN 生成式对抗网络,由一个生成器网络和一个判别器网络组成。判别器的训练目的是能够区分生成器的输出与来自训练集的真实图像，生成器的训练目的是欺骗判别器。值得注意的是，生成器从未直接见过训练集中的图像，它所知道的关于数据
AIGC从入门到实战：AIGC 赋能行业，产生无数新机会
AI天才研究院
09-29 1656
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，计算机生成内容（Computer Generated Content，简称AIGC）逐渐成为人工智能领域的研究热点。AIGC指的是由计算机程序自动生成的内容，包括文本、图像、音频、视频等多种形式。在内容创作、媒体传播、教育、娱乐等领域，AIGC技术正发挥着越来越重要的作用。文本生成：基于预训练的语言模型，如GPT-3、BERT等。图像生成：基于深度学习模型，如GAN、VAE等。音频生成：基于深度学习模型，如RNN、Transformer等。视频生成。
大模型时代的创业者创业社群运营策略：社群氛围活动组织与资源对接
最新发布
AI天才研究院
10-21 703
大模型时代的创业者创业社群运营策略 关键词： 大模型，创业者社群，运营策略，社群氛围，活动组织，资源对接 摘要： 本文将探讨在大模型时代背景下，创业者如何通过有效的社群运营策略，提升社群氛围，组
生成对抗网络（GAN） 理论概念、改进模型与练习题
hanmo22357的博客
04-12 4537
使得生成器生成的假样本难以被不断优化的判别器识别出来。
自动编码器和GAN的区别
chen的博客
03-04 1089
自动编码器（Autoencoder）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是两种不同的无监督学习模型，尽管它们都涉及到生成新数据的任务，但它们的结构和工作原理有很大的不同。虽然它们有不同的目标和工作原理，但Autoencoder和GAN都是在无监督学习中生成模型的重要代表，各自在特定的任务和应用领域都取得了显著的成功。
GAN对抗生成网络学习笔记（一）GAN简述
weixin_43869415的博客
12-09 982
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码
Auto Encoder && GAN
xiaocong1990的博客
09-27 274
Auto Encoder
NLP中的GAN
dci7046的博客
06-01 443
为什么GAN不能直接用于NLP中？ 生成图像是用随机的向量做实值的映射变换，是连续的过程。因此可以将判别器的误差反向传播到生成器。 在自然语言处理中，encoder解码生成文本的过程中，模型生成词的过程其实是在词表中选词的过程，它是根据当前网络输出的词语的整个概率分布，选取概率最大的词。这个选词的过程argmax是一个离散的过程，是不可导的。因此，无法通过D的梯度反向传播到G，故无法...
GAN与自动编码器：深度生成模型的比较
ddzr972435946的博客
05-20 5821
原文：https://towardsdatascience.com/gans-vs-autoencoders-comparison-of-deep-generative-models-985cf15936ea 想把马变成斑马吗？制作DIY动漫人物或名人？生成对抗网络（GAN）是您最好的新朋友。 “Generative Adversarial Networks是过去10年机器学习中最有趣的想法。...
生成对抗网络——GAN与自动编码器
vicky_white的博客
04-26 6523
生成对抗网络——GAN与自动编码器 不要有病毒 不要有饥荒 不要有战争 不要有太多贪欲 2020年平稳地度过 ...
葫芦书笔记----生成模型
沃·夏澈德的博客
10-29 340
图去书里看。 生成模型 生成模型就是要让机器找到产生数据的概率分布P(x)P(x)P(x). 变分自编码器基础知识 ###简述VAE的基本思想，以及它时如何用变分推断方法进行训练的？ 详细： 自编码器（AE）：标准的AE由编码器和解码器两部分组成，整个模型可以看作一个“压缩”与“解压”的过程。（关于AE的详细介绍后面会有） 图 变分自编码器（VAE）假设数据xix_ixi​由一个随机过程产生，该随机过程分为两步：先由先验分布Pθ∗(z)P_{\theta^*}(z)Pθ∗​(z)产生隐藏变量ziz_izi​
不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （四）：训练和测试 GAN
weixin_30399871的博客
01-26 687
在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py，同时新建文件夹 logs 和文件夹 samples，前者用来保存训练过程中的日志和模型，后者用来保存训练过程中采样器的采样图片，在 train.py 中输入如下代码： # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os ...
深度学习：GAN案例练习-minst手写数字
zhe470719的博客
10-13 2460
目录）理论目标优化网络（定义损失）训练过程技巧代码1（保存生成图片、loss可视化）结果：代码2-BP全连接网络代码说明：判别网络生成网络定义损失函数和优化器定义两个计算loss函数训练流程函数开始训练结果epoch=10epoch=30代码代码3：判别-生成网络模型 cnn代码结果 理论 参考：GAN原理详解 目标 最终期望两个网络达到一个动态均衡：生成器生成的图像接近于真实图像分布，而判别器识别不出真假图像，对于给定图像的预测为真的概率基本接近0.5（相当于随机猜测类别）。 目标： 对于生成器来说，传给
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