研究方向 |GAN图像生成、情绪对抗样本生成 元学习(meta-learning)是过去几年最火爆的学习方法之一,各式各样的 paper 都是基于元学习展开的。深度学习模型训练模型特别吃计算硬件,尤其是人为调超参数时候,更需要大量的计算。另一个头疼的问题是在某个任务下大量数据训练的模型,切换到另一个任务后,模型就需要重新训练,...
损失函数的定义。那么多gan的文章基本上就是改改损失函数。 反向传播Back-propagation。 对,这个也是Meta的,我们通过梯度下降的公式固定了参数的更新方式。神经网络傻傻只能按照这个公式来更新参数。 (4)Curry 元学习方法是学习一个通用的模型,使得这个模型在面对旧任务和新任务时都可以在几步梯度下降后达到相应任务的...
2. Generative Adversarial Networks (GAN)生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)是通过对抗训练的方式来使得生成网络产生的样本服从真实数据分布在生成对抗网络中,有两个网络进行对抗训练。一个是判别网络,目标是尽量准确地判断一个样本是来自于真实数据还是由生成网络产生;另一个是生成网络,目标是尽量生成...
欢迎加入公众号读者群一起和同行交流,目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群(以后会逐渐细分),请扫描下面微信号加群,备注:”昵称+学校/公司+研究方向“,例如:”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按...
Feature Embedding Layer使用AutoEncoder,目的是提取出可以在源域和目标域之间共享的特征,对应途中的Embeddings模块 剩余部分是domain adaption算法Margin Disparity Discrepancy (MDD),该算法可以进一步缩小源域和目标域的特征差异(采用了GAN的思想,核心是GRL层)
【李宏毅机器学习课程】生成对抗网络GAN上下集,只能说sensei也是老二次元了qaq 3240 35 28:01:08 App 不愧是公认最好的【完整版-麻省理工-线性代数】全35讲!学人工智能必看的线性代数课程,看完顺滑一整年。人工智能/深度学习/机器学习/麻省理工/数学基础。 4087 17 9:19:47 App B站强推!【浙大知识图谱完整版】...
深度学习模型的自动驾驶应用、测试、集成、改进等;前沿论文模型跟进复现。 熟悉深度学习 强化学习 生成模型 模仿学习 元学习 GAN DRL imitation learning; meta learning; 职位要求: 能复现深度学习论文模型! 很强的自学能力;优秀的自我推动能力; 熟悉深度学习各个框架pytorch、tensorflow等;熟悉常见深度学习模型;深度学习...
最近的一篇论文[4]使用例如生成对抗网络(GAN)给出的相似性度量来找到最佳方向。尽管这些算法在一般情况下表现良好,但人们可能想知道对于给定的模拟器,是否不可能找到更好的算法来利用该模拟器的特定属性。这就是元学习发挥作用的地方! 用于优化的元学习 元学习背后的想法是学习如何学习,在我们的例子中学习优化过程。
对抗生成网络,简称GAN,可以用来生成新样本。GAN由两个部分组成:生成模型和判别模型,生成模型负责由噪声(正态分布、均匀分布等)生成样本,判别模型负责判断样本是否是真实样本。当判别模型无法判断样本是真实样本还是生成样本时,训练结束。将随机数输入到生成模型即可生成新样本。
常见的生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)通过对抗学习合成新的真实图像,但需大量训练数据.受人脑从少量示例快速学习新概念的启发,本文提出了一种快速自适应的元学习模型,基于GAN和编码器网络,用于小样本图像生成.该模型仅需少量示例,通过训练简化网络并增加生成器迭代次数,生成未见过的目标类别的图像.与对...