首先,对抗式生成网络时无监督的,对大数据不需要耗时的人工标注,就能把数据中的特性学习出来,并不会取代有监督,只是有监督的一个补充。第二个特点是GAN使用隐含码,这种隐含码其实是一种输入。GAN在实际设计出来的时候就是一个有监督框架,两个有监督的网络在一起构成无监督操作,需要的数据是无标注的,在操作过程中还是有另外一种输入的。从框架上来讲是一...
生成对抗网络 – GANs 是最近2年很热门的一种无监督算法,他能生成出非常逼真的照片,图像甚至视频。我们手机里的照片处理软件中就会使用到它。 本文将详细介绍生成对抗网络 – GANs 的设计初衷、基本原理、10种典型算法和13种实际应用。 GANs的设计初衷 一句话来概括 GANs 的设计动机就是——自动化。 人工提取特征...
生成对抗网络(GAN)是生成模型的一种神经网络架构。 生成模型指在现存样本的基础上,使用模型来生成新案例,比如,基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。 GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型。其中一个称为“生成器”或“生成网络”模型,可学习生成新的可用案例。另一个称为“判别器...
GANs是由Ian Goodfellow和其他蒙特利尔大学的研究人员,包括Yoshua Bengio,在2014年6月的论文《生成对抗网络》中介绍的一种新型神经网络架构。 GANs最显著的特点是它们能够创建超现实主义的图像、视频、音乐和文本。GANs有能力从训练图像中学习特征,...
一、什么是对抗网络: 生成式对抗网络(Generative adversarial network, GAN)是一种 深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。 二、对抗网络能干什么:(1) 数据生成,主要指图像生成。…
本文用stax复现一个生成对抗网络(GAN Net),源码位于(其中的cgan_stax.py为本文讨论的源码) fmscole/gans-jaxgitee.com/fmscole/gans-jax 最近时间没那么紧了,又有时间来玩玩神经网络,这次选择GAN,虽然是十年前的内容,但其突破性的思想,永远值得研究。这次选择stax来复现。
生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)是由古德费洛等人提出的一种深度学习生成式模型。GAN在结构上受博弈论中的二人零和博弈(即二人的利益之和为零,一方的所得正是另一方的所失)的启发,系统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...
生成对抗网络(GAN):“左右互搏”的卷王 生成对抗网络(GAN)是一个很有意思的深度学习算法,被广泛应用在AI换脸、风格迁移等场景。 一、基本原理 生成对抗网络(GAN)的基本原理是通过两个神经网络,即生成器(Generator)和判别器(Discriminator)的相互对抗来进行学习。
深度学习生成对抗网络(GAN)全解析 生成对抗网络(GANs,https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network)是一类具有基于网络本身即可以生成数据能力的神经网络结构。由于GANs的强大能力,在深度学习领域里对它们的研究是一个非常热门的话题。在过去很短的几年里,它们已经从产生模糊数字成长到创造如真实人像般...
条件生成对抗网络 (CGANs) 基于 GANs，增加了一个额外的条件，使生成器和判别器能够根据特定标签生成对应的输出。例如，给定“猫”和“狗”两个标签，CGANs 可以分别生成猫和狗的图像。二、CGANs 的进化版 CycleGAN CycleGAN 是一种无监督的图像转换算法，它可以将一种类型成的图像转换为另一种类型的图像，例如将...