关于请教条状物,如细丝状的条形物体目标,之前我用OpenCV进行图像识别。 [问题点数:50分]

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原始GAN(基本概念及理论推导)
转载自:https://blog.csdn.net/stalbo/article/details/79283399   GAN背后的思想其实非常朴素和直观,就是生成器和判别器两个极大极小的博弈。下面我们进一步了解该理论背后的证明与推导。 一、基本概念 1.1 符号定义   data→真实数据(groundtruth)data→真实数据(groundtruth)    pdata→真实数...
GAN的入门与实践
作者:Double_V   编辑:龚 赛  PART 01 GAN 简介 引言 生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,GAN)是由open ai研究员Good fellow在2014年提出的一种生成式模型,自从提出后在深度学习领域收到了广泛的关注和研究。目前,深度学习领域的图像生成,风格迁移,图像变换,图像描
GAN(一):基本框架
GAN(1):基本框架一、GAN的概念二、algorithm 小白的第一篇博客,写的有不对的地方,望各位批评指正; 一、GAN的概念 1)generator:Neural Network image generation: 给定一个vector,经过NN Generator后,产生一张图片 sentence generation: 给定一个vector,经过NN Generator后,产生一个句子...
人工智能之GAN算法
不管何种模型,其损失函数(Loss Function)选择,将影响到训练结果质量,是机器学习模型设计的重要部分。对于判别模型,损失函数是容易定义的,因为输出的<em>目标</em>相对简单。但对于生成模型,损失函数却是不容易定义的。2014年GoodFellow等人发表了一篇论文“Goodfellow, Ian, et al. Generative adversarial nets.&quot; Advances inNeu...
GAN从0开始
自从两年前蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人提出生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的概念以来,GAN呈现出井喷式发展。这篇发布在O’Reilly上的文章中,作者向初学者<em>进行</em>了GAN基础知识答疑,并手把手教给大家如何用GAN创建可以生成手写数字的程序。本教程由两人完成:Jon Bruner是O’Reilly编辑组的一员,负责管理硬件、...
GAN—为百年旧照上色
前言 Attention GAN 该项目的目的是为旧照片着色并将其修复。带自注意力机制的生成对抗网络。生成器是一个预训练 Unet,我将它修改为具有光谱归一化和自注意力。这是一个非常简单的转换过程。首先,先来看一下 DeOldify 对旧照片的修复效果! 受 GAN Progressive Growing 的启发(参见《Progressive Growing of GANs for Impr...
GAN[2]:条件CGAN--指定生成结果
Conditional Generative Adversarial Nets 前言 GAN虽然厉害,但有个问题,其生成模型生成的样本完全是随机的。也就是完全取决于输入的噪声z,根本无法预测会生成数字1还是数字2。因此有人提出了条件GAN,其思想也是很简单,就是想要生成哪个数字,你输入的时候告诉我你想要的标签即可。为了达到这个<em>目标</em>,在训练的时候,就要加上标签。也就是G想伪造数字1,就要...
GAN应用汇总
GAN的应用汇总(持续更新) 前言: GAN全称是Generator adversarial networks,中文是生成对抗网络,是一种生成式模型,由good fellow在14年提出,近四年来被AI研究者疯狂研(guan)究(shui),更有大神建立一个GAN zoo,收集了上百种不同的GAN:https://github.com/hindupuravinash/the-gan...
浅谈GAN网络
GAN网络现在是研究的热门领域,CV中几乎所有的任务开始使用了GAN来提升性能,跟着研究潮流,这二天看了看Lan GoodFellow 2014年<em>关于</em>GAN网络的开山之作《Generative Adversarial Nets》,因为看得是第一篇有关GAN的论文,所以想想还是有必要<em>进行</em>一个细致的总结。 GAN网络实际上包含了2个网络,一个是生成网络(Generator),另一个是判别网络(Dis...
GAN(一):Loss函数(vanilla GAN objective)
GAN中的loss函数的构建 主要分为 G_Loss &amp;amp;amp; D_Loss,分辨为generator和discriminator的损失函数 G_Loss: 设置这个loss的目的在于:尽可能使G(generator)产生的伪数据能够与真实数据一致(真实数据标签为1) 基于此:在tensorflow中,将该loss设置为如下格式 D_fake_loss = ...
GAN+文本生成:让文本以假乱真
转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36880287?utm_source=wechat_timeline&amp;amp;utm_medium=social&amp;amp;utm_oi=623434717970698240&amp;amp;from=timeline&amp;amp;isappinstalled=0&amp;amp;wechatShare=1论文一、《Generative Adversar...
WGAN-GP(改进的WGAN)介绍
源链接: http://www.twistedwg.com/2018/02/02/WGAN-GP.html   WGAN是一篇好文章,但是在处理Lipschitz条件时直接把weight限制住也带来了一些问题,很快改进版的WGAN-GP便问世了,本文将带着大家一起看看 WGAN-GP的原理。 WGAN-GP是针对WGAN的存在的问题提出来的,WGAN在真实的实验过程中依旧存在着训练困难...
GAN总结【二】
AN,全称为Generative Adversarial Nets,直译为生成式对抗网络。它一方面将产生式模型拉回到了一直由判别式模型称霸的AI竞技场,引起了学者甚至大众对产生式模型的研究兴趣,同时也将对抗训练从常规的游戏竞技领域引到了更一般领域,引起了从学术界到工业界的普遍关注。笔者对几大会议等<em>进行</em>了不完全统计,其中:ICLR-2017提交论文:45篇产生式模型相关,37篇与对抗训练相关;NIP...
一步一步实现自己的GAN
生成式对抗网络是20年来机器学习领域最酷的想法。 ——Yann LeCun自从两年前蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人提出生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的概念以来,GAN呈现出井喷式发展。这篇发布在O’Reilly上的文章中,作者向初学者<em>进行</em>了GAN基础知识答疑,并手把手教给大家如何用GAN创建可以生成手写数字的程序。本教程由两人
GAN论文阅读——原始GAN(基本概念及理论推导)
参考资料:http://blog.csdn.net/sallyxyl1993/article/details/64123922      https://baijiahao.baidu.com/s?id=1580024390078548003&amp;amp;wfr=spider&amp;amp;for=pc      https://sherlockliao.github.io/2017/06/20/gan...
条件GAN
【前言】     本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(Generative Models)中生成对抗网络(Generative Adversarial Network)的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络。 本文涉及的论文有: [1] Goodfellow I...
keras 实现GAN(生成对抗网络)
本文将介绍如何在Keras中以最小的形式实现GAN。具体实现是一个深度卷积GAN,或DCGAN:一个GAN,其中generator和discriminator是深度卷积网络,它利用`Conv2DTranspose`层对generator中的图像上采样。 然后将在CIFAR10的图像上训练GAN,CIFAR10数据集由属于10个类别(每个类别5,000个图像)的50,000个32x32 RGB图像构...
GAN系列
GAN及其改进算法 GAN:G生成器生成数据,G判别器判别生成器生成的数据是否是真实的数据。也就是生成器拟合真实数据的分布。所以对于不同数据集,分布会不同,也就需要重新训练,非常麻烦。 SRGAN:有一个生成器和一个判别器,判别器的主体使用 VGG19,生成器是一连串的 Residual block 连接,同时在模型后部也加入了 subpixel 模块,让图片在最后面的网络层才增加分辨率,...
GAN[3]:DCGAN CNNs在GAN中的应用,100+行代码实现
UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS DCGAN DCGAN和GAN原理基本是差不多,只是它把原本GAN中的生成模型G和判别模型D的多层感知机改成了两个神经网络(CNN)。但是还对网络的结构做了一定的调整。 取消pooling层。G采用...
GAN介绍 - 介绍
GAN介绍 - 介绍 https://blog.csdn.net/sean2100/article/details/83662975 GAN介绍 - 为什么学习生成式模型? https://blog.csdn.net/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.csdn.net/...
简单理解与实验生成对抗网络GAN
<em>之前</em>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,可以细细品味。 分享一个目前各类GAN的一个论文整理集合 再分享一个目前各
《GAN:实战生成对抗网络》(英)
对抗网络火的一塌糊涂,《GAN:实战生成对抗网络》(中文版)也出来了,读读英文版,再看中文版
深入理解深度学习分割网络Unet——U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
背景 Mask = Function(I) 1. 什么是图像分割问题呢? 简单的来讲就是给一张图像,检测是用框出框出<em>物体</em>,而图像分割分出一个<em>物体</em>的准确轮廓。也这样考虑,给出一张图像 I,这个问题就是求一个函数,从I映射到Mask。至于怎么求这个函数有多种方法。我们可以看到这个图,左边是给出图像,可以看到人和摩托车,右边是分割结果。 2. 求这个函数有很多方法,但是第一次将深...
【强化学习】GAIL生成对抗模仿学习详解《Generative adversarial imitation learning》
通过深度强化学习,我们能够让机器人针对一个任务实现从0到1的学习,但是需要我们定义出reward函数,在很多复杂任务,例如无人驾驶中,很难根据状态特征来建立一个科学合理的reward。 人类学习新东西有一个重要的方法就是模仿学习,通过观察别人的动作来模仿学习,不需要知道任务的reward函数。模仿学习就是希望机器能够通过观察模仿专家的行为来<em>进行</em>学习。 OpenAI,DeepMind,Google...
残差(residual)
在回归分析中,测定值与按回归方程预测的值之差,以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0,σ2)。δ与σ之比,称为标准化残差,以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0,1)。实验点的标准化残差落在(-2,2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2,2)区间以外,可在95%置信度将其判为异常实验点,不参与回归线拟合。
【论文笔记】CycleGAN
前言: CycleGAN是发表于ICCV17的一篇GAN工作,可以让两个domain的图片互相转化。传统的GAN是单向生成,而CycleGAN是互相生成,网络是个环形,所以命名为Cycle。并且CycleGAN一个非常实用的地方就是输入的两张图片可以是任意的两张图片,也就是unpaired。单向GAN读者可以按照原论文的顺序理解CycleGAN,这里我按照自己的思路解读。CycleGAN本质上是两个
回顾图像分割的经典算法
[转] https://www.leiphone.com/news/201801/vV9tk5kK95g0spUG.html图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支,是机器视觉技术中<em>关于</em>图像理解的重要一环。近年的自动驾驶技术中,也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像,后台计算机可以自动将图像分割归类,以避让行人和车辆等障碍。随着近些年深度学习的火热,使得图像分割有了巨大的发展,本文为大家介绍深...
深度有趣 | 16 令人拍案叫绝的WGAN
简介 在DCGAN的基础上,介绍WGAN的原理和实现,并在LFW和CelebA两个数据集上进一步实践 问题 GAN一直面临以下问题和挑战 训练困难,需要精心设计模型结构,并小心协调G和D的训练程度 G和D的损失函数无法指示训练过程,缺乏一个有意义的指标和生成图片的质量相关联 模式崩坏(mode collapse),生成的图片虽然看起来像是真的,但是缺乏多样性 原理 相对于传统的GAN,WGAN...
走进生成对抗式网络(GAN)摘记
自从OpenAI的Ian J.Goodfellow大神发的开创性文章GAN以后,GAN的发展是膨胀式的,工业界的各个大牛也随之加入GAN蓬勃发展的大军中
生成对抗式网络GAN 的 loss
GAN同时要训练一个生成网络(Generator)和一个判别网络(Discriminator),前者输入一个noise变量 zz ,输出一个伪图片数据 G(z;θg)G(z;\theta_g),后者输入一个图片(real image)以及伪图片(fake image)数据 xx ,输出一个表示该输入是自然图片或者伪造图片的二分类置信度 D(x;θd)D(x;θ_d),理想情况下,判别器DD 需要尽可
如何计算卷积层的参数个数
一般文献中卷积过程多是对一个通道的图像<em>进行</em>卷积, 但实际中图篇是多通道的,卷积核个数也大于1。比如10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的。 输出的个数依然是 卷积核的个数,仍然是10个featuremap, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数。 实际上,卷积操作通过卷...
B树、B-树、B+树与红黑树
转载:https://blog.csdn.net/qq_17612199/article/details/50944413 二叉查找树(BST): 二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: (1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; (2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; (3)左、右子树也分别为二叉排序树; (4)没有键值相等的...
GAN初步——本质上就是在做优化,对于生成器传给辨别器的生成图片,生成器希望辨别器打上标签 1,体现在loss上!...
from:https://www.sohu.com/a/159976204_717210 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热,比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制,对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集(不得不说这个数据集对于新手来说非常好用)来作为我们的训练数据,我们将...
[paper] GAN
(NIPS 2014) Generative Adversarial Nets Paper: https://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets
聚类之高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)
k-means应该是原来级别的聚类方法了,这整理下一个使用后验概率准确评测其精度的方法—高斯混合模型。我们谈到了用 k-means <em>进行</em>聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 dens
多重网格方法(Multi Grid Method)
多重网格方法就是由对偏微分方程里得出的代数方程组的求解的研究引发出来的一种计算方法,现在多重网格方法的研究依然是一个热点,特别是在非线性非对称问题的求解上的使用。 多重网格方法是解微分方程的方法。这个方法的好处是在利用迭代法收敛结果的时候速度特别快。并且,不管是否对称,是否线性都无所谓。它的值要思想是在粗糙结果和精细结果之间插值。Multi Grid(MG)方法的思路是先把问题粗糙化,把原网格投影到
GAN学习笔记(一)——初探GAN
本文基于2014年的经典论文:Generative Adversarial Networks 论文下载地址:https://arxiv.org/abs/1406.2661一、感性认识 GAN的任务是“无中生有”。打个比方,我们想要造假币(但是不知道真币是什么样的),那么我们只能通过执法者的反馈,才知道我们造的假币到底够不够真。GAN网络里既有造假者,也有执法者,一来二去,执法者辨识力越来越高,造
李弘毅老师GAN笔记(二),Conditional GAN
本文记录的是李弘毅老师的GAN的第二节课,bilibili视频链接为:https://www.bilibili.com/video/av24011528/?p=2,相关的课程课件链接为:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2018/Lecture/CGAN.pdf   目录 1 什么是 Condition GAN 2  Cond...
17种GAN变体的Keras实现
从2014年诞生至今,生成对抗网络(GAN)始终广受关注,已经出现了200多种有名有姓的变体。 这项“造假神技”的创作范围,已经从最初的手写数字和几百像素小渣图,拓展到了壁纸级高清照片、明星脸,甚至艺术画作。 心痒难耐想赶快入门? 通过自己动手、探索模型代码来学习,当然是坠吼的~如果用简单易上手的Keras框架,那就更赞了。 一位GitHub群众eriklindernoren就发布了17种...
GAN(1)
1.概况   Gan主要包含两个部分,一部分是生成器generator一部分是判别器discriminator。生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的图像更加真实,以骗过判别器。判别器则是对接收的图片<em>进行</em>真假判别。整个的过程就是生成器生成的图片越来越真实,判别器判别真实图片的性能更加准确,随着时间的推移,两个模型达到一种平衡。生成器生成的图片接近于真实图片,判别器识别不出来真假图片,对给...
深度学习(二十六)——VAE
https://antkillerfarm.github.io/ VAE 变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)是Autoencoder的一种扩展。 论文: 《Auto-Encoding Variational Bayes》 以下部分主要摘自: https://kexue.fm/archives/5253 变分自编码器(一):原来是这么一回事 ...
最大似然估计(Maximum likelihood estimation)(通过例子理解)
<em>之前</em>看书上的一直不理解到底什么是似然,最后还是查了好几篇文章后才明白,现在我来总结一下吧,要想看懂最大似然估计,首先我们要理解什么是似然,不然对我来说不理解似然,我就一直在困惑最大似然估计到底要求的是个什么东西,而那个未知数θ到底是个什么东西TT 原博主写的太好了,这里 我就全盘奉上~ 似然与概率 在统计学中,似然函数(likelihood function,通常简写为likelihood,...
GAN相关工作介绍
GAN介绍 GenerativeAdversarial Nets 生成对抗网络的思想在2014年提出,在原始的paper中,作者用博弈论来阐释GAN框架背后的思想。每一个GAN框架,都包含一个生成模型G和一个判别模型D,判别模型的任务是判断给定图像是否看起来‘自然’,换句话说,是否像是机器生成的。而生成器的任务是,生成看起来‘自然’的图像,要求与原始数据分布尽可能一致。作者在文中有一个形象的比
深度学习的seq2seq模型
从rnn结构说起根据输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构,不同结构自然就有不同的引用场合。如下图, one to one 结构,仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出,此处并未体现序列的特征,例如图像分类场景。 one to many 结构,给一个输入得到一系列输出,这种结构可用于生产图片描述的场景。 many to one 结构,给一系列输入得到一个输出,这种结构可用于文本情感分析,对一
生成对抗网络-手写体识别(GAN-MNIST)
面向对象设计风格,采用TensorFlow框架,结构清晰,代码易读易理解。生成器网络和判别其网络,不需要修改参数,下载就可以运行,只需调整网络批次一个参数。
GAN平衡G和D的训练
如下所示GAN输出的训练日志 Epoch: [ 1] [ 468/ 500] time: 4728.2349, d_loss: 4.07427502, fake_loss: 4.04856014, real_loss: 0.02571472, g_loss: 6.09300184 Epoch: [ 1] [ 469/ 500] time: 4731.1465, d_loss: 3.9925010...
GAN训练心得
先抱怨一句,GAN训练真不容易… 一开始GAN总是训练效果很差,使用的是CNN去训练generator和discriminator,但是出来的总是“晶体图”,找到了一些技巧,然后自己实践了一下,也遇到了一些蠢哭的事情。 我换了一个网络,即调整了原来CNN的参数,或者多加入了一些层,结果出来的效果非常可观,看来首先要找到一个对的网络。 我尝试了用TensorFlow去实现GAN,一开始是用的Kera...
深度学习(四十八)InfoGAN学习笔记
本文是本人阅读《InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets》的学习笔记,文献<em>目标</em>其实是加入一个新的潜变量c,使得c与生成的样本具有较高的互信息。这样c用于表示数据某个方面的语义信息,z用于表示样本x中与c无关的其它信息。其实网络在最后实现的时候,infoGan可以看成三个网络组成:(1)生成网络x=G(c,z);(2)判别真伪网络y1=D1(x);(3
迄今最真实的GAN:英伟达渐进增大方式训练GAN,生成前所未有高清图像
在此感谢作者分享! 迄今最真实的GAN:英伟达渐进增大方式训练GAN,生成前所未有高清图像【新智元导读】昨天 NVIDIA Research 网站发布了一篇颇为震撼的GAN论文:Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation,通过使用逐渐增大的GAN网络和精心处理的CelebA-HQ数据集,实现...
深度学习(六十六)生成模型、最大化似然、KL散度
成模型中,假设样本数据是来自于未知的数据分布Pr中采样得到,生成模型的学习过程就是要学习一个Pr的近似概率分布Pθ,其中θ是模型的参数。对于Pθ有两种建模方式: (1)直接用参数θ来描述密度函数。也就是概率密度函数满足: (2)通过已知分布的随机变量Z,用参数θ的变换函数gθ(z)来描述概率密度函数:
生成对抗网络 GAN原理 学习笔记+实践
生成模型与判别模型区别 判别模型: 直接求P(Y|X) 生成模型: 通过P(X,Y) / P(X) 求 P(Y|X) ,eg:隐马尔可夫链 为什么要用生成模型 对高维数据和样本分布问题有很好的检测 模拟强化学习(RL) 数据缺失,半监督学习 多模态(multy-modal)输出,eg:可能生出三只眼的狗,生成结果不好 现实的生成任务,eg:给定一个groud truth的图片,将<em>目标</em>图片上面的...
生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)
1. 简介 首先简要介绍一下生成模型(Generative model)与判别模型(Discriminative mode)的概念: 生成模型:对联合概率<em>进行</em>建模,从统计的角度表示数据的分布情况,刻画数据是如何生成的,收敛速度快,例如朴素贝叶斯,GDA,HMM等。 判别模型:对条件概率P(Y|X)P(Y|X)<em>进行</em>建模,不关心数据如何生成,主要是寻找不同类别之间的最优分类面,例如LR,SVM等
详解GAN代码之逐行解析GAN代码
训练数据集:手写数字识别下载链接:https://pan.baidu.com/s/1d9jX5xLHd1x3DFChVCe3LQ 密码:ws28   在本篇博客中,笔者将逐行解析一下NIPS 2014的Generative Adversarial Networks(生成对抗网络,简称GAN)代码,该篇文章作为GAN系列的开山之作,在近3年吸引了无数学者的目光。在2017-2018年,各大计算机顶会...
GAN的Loss的比较研究(1)——传统GAN的Loss的理解1
GAN(Generative Adversarial Network)由两个网络组成:Generator网络(生成网络,简称G)、Discriminator网络(判别网络,简称D),如图: 图1 GAN概念图 因而有两个Loss:Loss_D(判别网络损失函数)、Loss_G(生成网络损失函数)。 Loss_D只有两个分类,Real image判为1,Fake image(由G生成)判为...
各种网络汇总CNN、RNN、GAN…
各种网络汇总CNN、RNN、GAN… 在深度学习十分火热的今天,不时会涌现出各种新型的人工神经网络,想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写(如:DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些?),就已经让人招架不住了。 因此,这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络,也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相
那么多GAN哪个好?谷歌大脑泼来冷水:都和原版差不多
来源:量子位 概要:从2014年诞生至今,生成对抗网络(GAN)热度只增不减,各种各样的变体层出不穷。 从2014年诞生至今,生成对抗网络(GAN)热度只增不减,各种各样的变体层出不穷。有位名叫Avinash Hindupur的国际友人建立了一个GAN Zoo,他的“动物园”里目前已经收集了多达214种有名有姓的GAN。 DeepMind研究员们甚至将自己提出的一种变体命名为
GAN--提升GAN训练的技巧汇总
翻译自:https://towardsdatascience.com/gan-ways-to-improve-gan-performance-acf37f9f59b译者:...
生成对抗网络(GAN)应用于图像分类
近年来,深度学习技术被广泛应用于各类数据处理任务中,比如图像、语音和文本。而生成对抗网络(GAN)和强化学习(RL)已经成为了深度学习框架中的两颗“明珠”。强化学习主要用于决策问题,主要的应用就是游戏,比如deepmind团队的AlphaGo。因为我的研究方向是高光谱图像的有监督分类问题,故本文主要讲解生成对抗网络及其在分类问题方面的应用。生成对抗网络框架  生成对抗网络(Generative ad
GAN之根据文本描述生成图像
GAN[2,3]的出现使得图像生成任务有了长足的进步。一些比较好玩的任务也就应运而生,比如图像修复、图像超清化、人脸合成、素描上色等。今天我们将介绍一种更加复杂的应用,那就是基于文本生成图像。
自动生成文本摘要
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! Revolver 本文提及的主要内容有: 什么是文本摘要生成 如何从网页上提取数据 如何清洗数据 如何构建直方图 如何计算句子分数 如何提取分数最高的句子/摘要 &amp;amp;amp;amp;nbsp; 在继续往下阅读<em>之前</em>,我假设你已经了解下面几个方面的基础知识: ...
Variational Autoencoder(变分自编码)
使用通用自编码器的时候,首先将输入encoder压缩为一个小的 form,然后将其decoder转换成输出的一个估计。如果<em>目标</em>是简单的重现输入效果很好,但是若想生成新的对象就不太可行了,因为其实我们根本不知道这个网络所生成的编码具体是什么。虽然我们可以通过结果去对比不同的对象,但是要理解它内部的工作方式几乎是不可能的,甚至有时候可能连输入应该是什么样子的都不知道。解决方法是用相反的方法使用变分自编码.........
GAN 论文大汇总
<em>关于</em>生成对抗网络(GAN)的新论文每周都会出现很多,跟踪发现他们非常难,更不用说去辨别那些研究人员对 GAN 各种奇奇怪怪,令人难以置信的创造性的命名!当然,你可以通过阅读 OpanAI 的博客或者 KDNuggets 中的概述性阅读教程,了解更多的有关 GAN 的信息。在这里汇总了一个现在和经常使用的GAN论文,所有文章都链接到了 Arxiv 上面。 GAN — Generative Advers
Overview of GAN(关于GAN的综述)
推荐一篇博客:https://blog.csdn.net/scarletouyang/article/details/78876526?from=timeline&amp;amp;isappinstalled=0
各种GAN原理总结及对比
最近试着玩了多种GAN,今天我们主要总结下常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN,SRGAN的详细原理介绍以及他们对GAN的主要改进,并推荐了一些Github代码复现链接。 本文旨在对GAN的变种做一些梳理工作,详细请看下文。1.原始GAN1.GAN的原理:GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想,应用到深度学习神经网络上来说,就是通过生成网络G(Gene...
GAN
DCGAN  CNN+GAN WGAN LSGAN https://github.com/xudonmao/LSGAN 稳定性WGAN最好,但生成图片相对模糊 生成图像细节上LSGAN>DCGAN>WGAN 稳定性上 WGAN>LSGAN>DCGAN
英文文献中缩写的含义(i.e. i.i.d.)
这几天在看英文文献,看到了一些缩写,小白不太知道啥意思。 稍微整理总结了一下:i.e.an i.i.d. cluster process independent and identically distributed (i.i.d.) 独立同分布
文本分类概述(nlp)
文本分类问题:给定文档p(可能含有标题t),将文档分类为n个类别中的一个或多个 文本分类应用:常见的有垃圾邮件识别,情感分析 文本分类方向:主要有二分类,多分类,多标签分类 文本分类方法:传统机器学习方法(贝叶斯,svm等),深度学习方法(fastText,TextCNN等) 本文的思路:本文主要介绍文本分类的处理过程,主要哪些方法。致力让读者明白在处理文本分类问题时应该从什么方向入手,重...
论文列表——fake news
列出自己阅读的fake news detection论文的列表,以后有时间再整理相应的笔记。阅读价值评分纯粹是基于自己对于文章的理解,标准包括:动机、方法、数据集质量、实验安排、相关工作等,满分为5。列表如下: 名称 所属会议 类型 时间 阅读价值 “Liar, Liar Pants on Fire”: A New Benchmark Dataset for Fake News D...
GAN的公开课的小例子
前言本文会从头介绍生成对抗式网络的一些内容,从生成式模型开始说起,到GAN的基本原理,InfoGAN,AC-GAN的基本科普,如果有任何有错误的地方,请随时喷,我刚开始研究GAN这块的内容,希望和大家一起学习。生成式模型何为生成式模型?在很多machine learning的教程或者公开课上,通常会把machine learning的算法分为两类: 生成式模型、判别式模型;其区别在于: 对于输入x...
各种GAN结构(笔记)
参考网站: https://github.com/znxlwm/pytorch-generative-model-collectionsGAN的发展史及paper: http://blog.csdn.net/u013369277/article/details/609541701、CGAN (Condition GAN)2、ACGAN  (Auxiliary Classifier GAN)3、GA...
图像聚类
6.1 K-Means聚类6.1.1 SciPy聚类包6.1.2 图像聚类6.1.3 在主成分上可视化图像6.1.4 像素聚类6.2 层次聚类6.2.1 图像聚类6.3 谱聚类这一章会介绍几种聚类方法,并就怎么使用它们对图像<em>进行</em>聚类找出相似的图像组<em>进行</em>说明。聚类可以用于识别,划分图像数据集、组织导航等。同时,我们也会用聚类相似的图像<em>进行</em>可视化。6.1 K-Means聚类K-means是一种非常简单...
ubuntu下 创建多人共用的anaconda环境
一.Anaconda下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux 然后用 bash 安装下载好的 &quot;.sh&quot; 安装包; 到 安装路径时,指定 到/usr/local/目录下 (linux下安装第三方多用户使用的共享软件一般都按在 /usr/local 目录下)   二.配置 环境变量 打开 /etc/profile 文件,在该文件最后加入这...
GAN生成式对抗网络总结
【1.介绍】 GAN网络可以看成是两个网络模型对抗,一个是生成网络模型G,一个是识别网络模型。生成式网络模型G是一个用来生图片的网络,该模型的输入为一个随机的噪声z,通过这个噪声来生成相应的图片,该图片记做G(z)。识别网络模型D是一个判断网络,它用来判断网络是不是真是的样本。输入的样本图像为x,x即可能来自于模型G所产生,也可能来自于真实的样本,D(x)表示x为真实样本的概率,输出为1表
均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)
MSE: Mean Squared Error 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值; MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。 MSE=1N∑t=1N(observedt−predictedt)2MSE=\frac{1}{N}\sum_{t=1}^{N}(observed_t-predicted_t)^2 RMSE
用SRGAN提升图片清晰度(TensorFlow)
近两年GAN(Generative Adversarial Network )相关的论文大火了一把,我自己也体验了几次,确实是很神奇的网络,GAN的各种变体基本都是用来生成图片的,<em>关于</em>GAN相关的说明这里不多讲,如有需要了解的可以自行搜索。但是GAN似乎有个问题,生成的图片清晰度不是很好,因此SRGAN(Photo-Realistic Single Image Super-Resolution U
一文了解强化学习
虽然是周末,也保持充电,今天来看看强化学习,不过不是要用它来玩游戏,而是觉得它在制造业,库存,电商,广告,推荐,金融,医疗等与我们生活息息相关的领域也有很好的应用,当然要了解一下了。本文结构: 定义 和监督式学习, 非监督式学习的区别 主要算法和类别 应用举例 1. 定义强化学习是机器学习的一个重要分支,是多学科多领域交叉的一个产物,它的本质是解决 decision making 问题,即自动<em>进行</em>决
图像的上采样(upsampling)与下采样(subsampled)
参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365         缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成
深度学习-语义分割总结
翻译自qure.ai 什么是语义分割对图片的每个像素都做分类。较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO 。 有哪几种方法传统机器学习方法:如像素级的决策树分类,参考TextonForest 以及 Random Forest based classifiers 。再有就是深度学习方法。更确切地说,是卷积神经网络。深度学习最初流行的分割方法是,打补丁式的分类方法 ( patch c
GAN论文阅读——原始GAN(Tensorflow实现)
我们的实验主要基于mnist数据集用Tensorflow实现GAN模型。
浅谈GAN网络-二
本文接着上一篇不太成功的博客https://blog.csdn.net/qq_30666517/article/details/81262849继续<em>进行</em>,昨天花了点时间,使<em>之前</em>的工作有一个较好的结果。上一篇博客是自己第一次接触GAN时所写,自己尝试写了一个最简单的全连接GAN网络,结果输出效果很差,这篇博客就是分析上篇不太好结果的原因,以及对于训练GAN一些体会。 上篇博客代码中有2个缺陷,也是...
Generative Adversarial Networks: An Overview笔记
Generative Adversarial Networks: An Overview
对生成对抗网络GANs原理、实现过程、应用场景的理解(附代码),另附:深度学习大神文章列表
对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。  记录下自己的理解,日后忘记了也能用于复习。  本文地址:  http://blog.csdn.net/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
干货丨一文看懂生成对抗网络:从架构到训练技巧
文章来源:机器之心 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1710.07035.pdf 生成对抗网络(GAN)提供了一种不需要大量标注训练数据就能学习深度表征的方式。它们通过反向传播算法分别更新两个网络以执行竞争性学习而达到训练目的。GAN 学习的表征可用于多种应用,包括图像合成、语义图像编辑、风格迁移、图像超分辨率技术和分类。这篇论文的目的是为信号处理社区
GAN生成对抗网络发展史-文章整理
2014 GAN 《Generative Adversarial Networks》-Ian Goodfellow, arXiv:1406.2661v1
GAN系列学习(1)——前生今世
作者:刘威威 编辑:李文臣 11.GAN的 ‘前世’? 大家都知道GAN是Ian Goodfellow 2 014年放出的一篇开山之作,在深度学习界评价很高,可以说GAN的出现,给深度学习界带来了很多的研究(shui)课(lun)题(wen)。但是如果说GAN是另外一种网络的变种,不知道你是否相信呢?但是有一个人是坚信不疑的,这个人就是德国AI科学家Jürgen Schmid
周志华《Machine Learning》学习笔记(17)--强化学习
上篇主要介绍了概率图模型,首先引出概率图模型的基本概念;接着分别介绍了隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场、精确推断方法以及LDA模型:HMM围绕着评估/解码/学习三个问题展开论述;MRF基于团和势函数来定义联合概率分布;CRF引入两种特征函数对状态序列<em>进行</em>打分;变量消去与信念传播在给定联合分布后计算边际分布;LDA话题模型则试图去推断给定文档所蕴含的话题分布。本篇将介绍最后一种学习算法--强化学习。
GAN系列之原理详解
深度学习交流QQ群:116270156 GAN的基本原理其实非常简单,这里以生成图片为例<em>进行</em>说明。假设我们有两个网络,G(Generator)和D(Discriminator)。正如它的名字所暗示的那样,它们的功能分别是: G是一个生成图片的网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成图片,记做G(z)。 D是一个判别网络,判别一张图片是不是“真实的
半监督学习在图像分类上的基本工作方式
本文回顾了一些常见的半监督算法,随后介绍了作者在 NIPS 2017 展示的 Mean Teacher 项目。 Mean Teacher 的论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.01780; Mean Teacher 的 GitHub 地址:https:
生成对抗网络介绍(附TensorFlow代码)
生成对抗网络介绍(附TensorFlow代码)最近生成模型方面有着大量研究(例如,参见OpenAI博客文章)。这些模型可以学习创建与我们提供的数据类似的数据。这个背后的直觉是,如果我们能够得到一个模型来写出高质量的新闻文章,那么一定也会从中学到很多<em>关于</em>新闻的文章。换句话说,这个模型也应该有一个很好的新闻报道的内部表现形式。然后我们可以用这个表示来帮助我们完成其他相关的任务,比如按主题对新闻文章
适用于初学者的生成对抗网络教程
适用于初学者的生成对抗网络教程(来源:https://www.oreilly.com/learning/generative-adversarial-networks-for-beginners)初学者实践生成对抗网络你可以在这里下载本教程的示例代码。根据Yann LeCun的说法,“对抗性训练是自切片面包以来最酷的事情。“切片面包在深度学习社区肯定不会创造这么多兴奋点。
深度学习之LSTM时间序列预测
LSTM(long short-term memory,LSTM):长短时记忆网络,是循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的一个重要结构,循环神经的主要用途是处理和预测序列数据。全连接神经网络(感知机,BP神经网络,RBF 神经网络等)或卷积神经网络模型中,网络结构都是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接或部分连接,每层节点之间是无连接的。然而循环神经...
浅谈GAN生成对抗网络
浅谈GAN——生成对抗网络 重要引用:深度学习新星:GAN的基本原理、应用和走向 | 硬创公开课;生成对抗网络(GAN)相比传统训练方法有什么优势?;通过拳击学习生成对抗网络(GAN)的基本原理 最近总是听老板提起对抗学习,好奇之心,在网上搜集了一些相关资料,整理如下,大部分摘自重要引用的内容。 近年来,基于数据而习得“特征”的深度学习技术受到狂热追捧,而其中GAN模型训练方法更加具有激进意
Android监控Home键示例下载
android监控Home键的示例,可以方便的监听到HOME键,在点击HOME键时执行自己的处理 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/fire_fire_fire/5286015?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fire_fire_fire/5286015?utm_source=bbsseo[/url]
chat_server and chat_client下载
TCP/IP应用程序工作模型是:使用TCP/IP协议的网络,其协议核心内容在层次结构的低三层,即网络接口层、IP层和传输层,而这三层的功能一般是由操作系统的内核来实现的。TCP/IP协议网络的典型应用方式,即客户/服务器模式。网络程序设计其实是使用系统提供的网络协议完成用户程序的功能,即在网络应用程序中使用网络协议提供的服务,而不是让用户去实现网络协议各层的功能。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/youhimer/2103752?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/youhimer/2103752?utm_source=bbsseo[/url]
.NET类库最优集合(svn)下载
.NET类库最优集合(svn)。目前可以使用的最新的、最全的.NET类库集合。(不完全版) 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhaozhen168169/2209278?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhaozhen168169/2209278?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的