总之,GAN是一种深度学习架构,它使用两个神经网络(生成器和判别器)来创建新的真实数据。生成器创建新样本,判别器评估样本的真实性。这两个网络以对抗的方式进行训练,生成器生成更逼真的样本,而判别器则提高检测真假样本的能力。GAN目前可应用于各种领域,如图像和视频生成、音乐合成和文本到图像合成等。 4、Transformer...
生成对抗网络(GAN)由 Ian Goodfellow 于 2014 年发明,自那时起,它颠覆了整个 AI 社群。它是最简单、最明显的实现之一,但其能力吸引了全世界的注意。GAN的配置如图1.16所示。 ▲图1.16 GAN配置 在GAN中,两个网络相互竞争,最终达到一种平衡,即生成网络可以生成数据,而鉴别网络很难将其与实际图像区分开。 一个真...
GAN 的两个主要组成部分是: 生成器:生成器网络负责创建新样本。它以随机噪声向量作为输入并生成输出样本,例如图像或句子。生成器经过训练,可以通过最小化测量生成样本与真实数据之间差异的损失函数来生成更真实的样本。 鉴别器:鉴别器网络评估生成样本的真实性。它以样本作为输入并输出指示样本是真还是假的概率。判别器...
RNN，这位时间序列数据的守护者，以其循环连接的神经元结构，捕捉到了序列数据中的时序依赖关系。它在自然语言处理中的文本生成、语言翻译、语音识别，以及时间序列预测任务中发挥着重要作用。然而，RNN存在梯度消失或梯度爆炸问题，难以捕捉长距离依赖关系，对较长的序列处理效率较低。五、生成对抗网络（GAN）GAN，这位...
常见的深度学习算法主要包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗神经网络(Generative Adversarial Network,GAN)等。这些算法是深度学习的基础算法,在各种深度学习相关系统中均有不同程度的应用 1. 卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错、自学...
(CNN+RNN+GAN+GNN+DQN+Transformer+LSTM+DBN) 深度学习神经网络 774 0 华东理工博士竟然半天就教会了我6大深度神经网络(NN/CNN/RNN/GAN/TransFormer/LSTM)简直不要太透彻! 计算机视觉CV工程师 275 20 OpenCV+TensorFlow实现CNN图像识别分类,春招必备深度学习视觉项目!(人工智能/卷积神经网络/计算机视觉) 计算机...
【八大深度学习神经网络】从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、D z料领z料领 z料领 z料领 z料领 z料领 z料领 z料领 z料领
深度学习之神经网络:CNN、RNN与GAN的算法原理与实战指南 一、引言 随着人工智能技术的不断发展,深度学习作为其重要组成部分,已经在诸多领域取得了显著的成果。神经网络作为深度学习的核心,其中卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)更是广受欢迎。本文将简要介绍这三种神经网络的算法原理,并通过实战...
常用于数据生成或非监督式学习应用的生成对抗网络(简称GAN) CNN 因为应用种类多样,本篇会以算法类别细分,CNN主要应用可分为图像分类(image classification)、目标检测(object detection)及语义分割(semantic segmentation)。下图可一目了然三种不同方法的应用方式。
GAN Introduce 在以往的模型发展中,判别模型的发展是非常成功的,但是生成模型则没有那么大的影响,这是因为有很多难以计算的问题。 作者提出的GNN是一种全新的架构,生成模型可以被认为是造假团队,而判别模型则被类似认为是警察。它们之间的相互竞争促使其能更好的产生赝品和发现赝品,直到真假难分 ...