wanttifa的博客

NIP 2016 对抗训练 Workshop 　　【网页】https://sites.google.com/site/nips2016adversarial/ 　　【博客】http://www.inference.vc/my-summary-of-adversarial-training-nips-workshop/ 　　教程 & 博客 如何训练GAN？ 让GAN...

前言GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，火的不行，本文旨在浅显理解传统GAN，分享学习心得。现有GAN网络大多数代码实现使用Python、torch等语言，这里，后面用matlab搭建一个简单的GAN网络，便于理解GAN原理。GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：Generative Adversarial Net（https://arxiv.org/abs/1406...

1. Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and VariationTero Karras, Timo Aila, Samuli Laine & Jaakko Lehtinen (NVIDIA and Aalto University)来自NVIDIA Research的GAN论文，提出以一...

生成对抗网络是现在人工智能领域的当红技术之一。近日，Sigmoidal.io 的博客发表了一篇入门级介绍文章，对 GAN 的原理进行了解释说明。另外，在该文章的最后还附带了一些能帮助初学者自己上手开发实验的资源（包含演讲、教程、代码和论文），其中部分资源机器之心也曾有过报道或解读，读者可访问对应链接查阅。你怎么教一台从未见过人脸的机器学会绘出人脸？计算机可以存储拍字节级的照片，但它却不知道...

前言：如何把CNN与GAN结合？DCGAN是这方面最好的尝试之一，DCGAN的原理和GAN是一样的，这里就不在赘述。它只是把经典GAN中的G和D换成了两个卷积神经网络（CNN）。但是，并不是直接替换就可以了， DCGAN 对卷积神经网络的结构做了一些改变，以提高样本的质量和收敛的速度。具体有哪些改变，将在本文中看到。摘要近年来，深度卷积神经网络（CNN）的监督学习在计算机视觉应用上发挥巨大...

仅供参考，如有翻译不到位的地方敬请指出。论文地址：Generative Adversarial Nets论文翻译：XlyPb（http://blog.youkuaiyun.com/wspba/article/details/54577236）摘要我们提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架，在新框架中我们同时训练两个模型：一个用来捕获数据分布的生成模型G，和一个用来估计样本来自训练数据而不是G的概率...

生成对抗网络（GANs）是一种能“教会”计算机胜任人类工作的有趣方法。一个好的对手能让你成长更快，而GANs背后就是“从竞争中学习”的思路。GANs最先是由蒙特利尔大学的Ian Goodfellow提出，已在图像生成和风格迁移等领域获得了巨大的成功，充分展示了“无监督学习”技术的潜力。GANs是如何工作的？△GAN结构示意图一个GAN中包含两个相互竞争的神经网络模型。一个网络称...

本文包含以下内容：1.为什么生成模型值得研究2.生成模型的分类3.GAN相对于其他生成模型相比有什么优势4.GAN基本模型5.改进的GANs6.GAN有哪些应用7.GAN的前沿研究一、为什么生成模型值得研究主要基于以下几个原因：1. 从生成模型中训练和采样数据能很好的测试我们表示和操作高维概率分布的能力。而这种能力在数学和工程方面都有广泛的应用。...

AI科技评论按：近期，澳大利亚迪肯大学图像识别和数据分析中心发表了一篇新的论文，由Tu Dinh Nguyen, Trung Le, Hung Vu, Dinh Phung编写，该论文就生成对抗网络（GAN）的模式崩溃问题进行了讨论并给出了一种新的有效的解决方案 D2GAN，论文译稿由AI 科技评论编辑。原文链接：https://arxiv.org/abs/1709.03831这篇文章介绍...

生成对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/sxf1061926959/article/details/54630462生成模型和判别模型理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。判别模型比较好理解，就像分类一样，有一个判别界限，通过这个判别界限去区分...

前言本文主要推荐一些生成对抗网络（GAN，generative adversarial networks）相关的值得精读的论文，主要涉及GAN的优化，图像翻译，视频预测三个领域，可以作为GAN的学习顺序进行阅读。GAN的优化想要使用GAN完成期望的学习任务，精致的网络设计和合适的目标函数必不可少，二者是实现较高performance的关键因素。在损失函数的优化论文方面，效果比较突出且使用较...

Wasserstein GAN文章目录Wasserstein GAN1. 简介2. 不同的距离3.Wasserstein GAN4.实验结果4.1实验程序4.2有意义的损失度量4.3改善稳定性5.相关工作6.结论1. 简介本文所关注的问题是无监督学习问题。最主要的是，学习概率分布意味着什么？经典的答案是学习概率密度。这通常是通过定义一个参数密度族(Pθ)θ∈Rd(P_\theta)_{\th...