zhaoguanghe的博客

一、引言今天介绍一个大型撸猫建站过程，即这些猫咪不存在：http://thesecatsdonotexist.com/二、正文在AWS SageMaker上使用StyleGAN生成猫AWS Sagemaker是亚马逊的机器学习训练平台，链接：https://aws.amazon.com/cn/blogs/aws/sagemaker/。2.1 作者介绍最近，我本人和斯蒂芬·莫特（Stephen Mott）致力于承担NVIDIA Labs所做的一些出色工作，并尝试以更实用，更有.

生成对抗网络(Generative adversarial nets,GAN)是Goodfellow等人在2014年提出的一种生成式模型。GAN是由一个生成器和一个判别器构成。生成器捕捉真实数据样本的潜在分布，并由潜在分布生成新的数据样本；判别器是一个二分类器，判别输入是真实数据还是生成的样本。其优化过程类似于极小极大游戏，通过反向传播算法，最终目标可实现纳什均衡，即生成器完全获得真实数据样本的分...

一、引入由fGAN结论：不只是JS Div,任何的Div（统称为f-Div）都可以被放到GANs架构中，引出WGAN。二、WGAN该论文介绍了一种新的算法，它是传统GAN训练的一种替代。在这个新的模型中，证明了可以提高学习的稳定性，摆脱像模式崩溃这样的问题，并且提供了对调试和超参数搜索有用的有意义的学习曲线。供了大量的理论工作，强调了分布之间的深度联系。论文阐述了JS散度的缺陷，大多数情况下，P_G与P_Data并不会重叠(overlapped)，原因：1.数据本质，在分布函.

一、基于GAN的ReID方法行人重识别（Person re-identification,ReID）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。ReID一个问题就是数据匮乏，CVPR18之前最大的ReID数据集也就小几千个ID，几万张图片（序列假定只算一张）。因此在ICCV17 GAN造图做ReID挖了第一个坑之后，就有大量GAN的工作涌现，以下介绍几篇较好的paper。论文[1]是第一篇用GAN做ReID的文章，发表在ICCV17会议。如下图，这篇论文生成的图

基于Tensorflow2.0的Fashion-MNIST生成图像来源：深度学习案例：用tensorflow2.0实现Fashion-MNIST数据集分类一、生成预览二、DCGAN简介DCGAN，全称为Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(http://arxiv.org/pdf/1511.06434)，主要创新为将100维均匀分布的Z.

占位待发

占位待发