Generative Adversarial Networks，简称GAN）是当前人工智能学界最为重要的研究热点之一。其突出的生成能力不仅可用于生成各类图像和自然语言数据，还启发和推动了各类半监督学习和无监督学习任务的发展。 2014年，还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow发表了论文《Generative Adversarial Networks》 （网址：https://arxi
微软研究人员在ICLR 2018发表了一种新的GAN（对抗网络生成）训练方法，boundary-seeking GAN（BGAN），可基于离散值训练GAN，并提高了GAN训练的稳定性。对抗生成网络首先，让我们温习一下GAN（对抗生成网络）的概念。简单来说，GAN是要生成“以假乱真”的样本。这个“以假乱真”，用形式化的语言来说，就是假定我们有一个模型G（生成网络），该模型的参数为θ，我们要找到最优的
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2024-04-22 16:09:12
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对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 原理方面，对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中，两个模块的分工判断网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，用于判断真假使用（概率值大于0.5那就是
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2024-05-01 20:04:27
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1.GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。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”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就
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2023-12-26 17:36:47
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同时更新生成器(G)和鉴别器(D)！所提出的一阶段训练方案均比常规训练方案产生1.5倍的稳定加速！代码即将开源！作者单位：浙江大学, 史蒂文斯理工学院, 阿里巴巴, 之江实验室论文：https://arxiv.org/abs/2103.00430生成对抗网络（GANs）已在各种图像生成任务中取得了空前的成功。然而，令人鼓舞的结果是以繁琐的训练过程为代价的，在此过程中，生成器和鉴别器在两个阶段中交替
深度学习笔记8 GANGAN网络原理简介GAN网络的优缺点收敛目标与问题典型GAN算法Cycle-GANstyle-GAN GAN网络原理简介生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成：生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器 判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的“假数据”第一阶段：固定「
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2024-03-28 08:15:43
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GAN什么是生成?生成就是模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据GAN原理GAN是如何生成图片？GAN有两个网络，一个是generator（生成图片的网络），还有一个是discriminator（判别网络）。在我们训练过程当中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去"欺骗"网络D。网络D的目标就是区分生成的图片与真实的图片。这样就构成的一个"博弈过程"。在最理想的情况下，G可以生成足以“以假乱
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2024-02-20 23:13:41
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1、导入相关包，设置随机参数2、设置真实数据的分布、生成器的初始化分布3、设置线性运算：并用于生成器和判别器4、设置优化器，使用学习率衰减的梯度下降方法5、搭建GAN模型6、运行主程序 完整代码请直接链接到最后面从上一章[生成对抗网络GAN入门指南]（2）理解生成对
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2024-06-02 16:39:10
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一、GAN1.介绍生成对抗网络（Generative Adversarial Networks， 简称GAN）是当前人工智能学界最为重要的研究热点之一。其突出的生成能力不仅可用于生成各类图像和自然语言数据，还启发和推动了各类半监督学习和无监督学习任务的发展。主要包含生成模型（ Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）。判别模型需要输入变量 ，通过某种
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2024-03-23 09:49:34
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1.生成对抗网络的（GAN）的原理GAN的思想：一种二人零和博弈思想（two-player game），博弈双方的利益之和是一个常数。 就像电影《猫鼠游戏》，生成网络G可以被看做是假支票的制造者，他们试图制造假支票并且在不被发现的情况下使用，而辨别网络类似于警察，他们试图检测假支票。这个游戏中的竞争促使两个团队改进他们的方法，直到假冒品和真品都无法区分为止。生成对抗网路（GAN）分为两个部分：生成
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2024-01-17 12:09:07
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GAN2014年提出GAN的概念，里面有很多复杂的公式推导，简单分析一下。在GAN里面训练两个MLP，一个是生成器G，一个是判别器D。整个网络输入是一个随机噪声，通过真实值来进行监督，让生成器把这段随机噪声变成和真实值相似的分布。其中，D用来对生成器的质量进行评估。形象来说，生成器就像印假钞的团队，判别器像警官。首先训练警官，团队想要把白纸变成钞票，钞票上有花纹水印数字等等。第一次团队把白纸给警官
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2024-07-31 14:43:05
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该系列一共分成N篇文章，对照论文实现每个细节，并附上源码，该系列完成最后会附上github地址。目录（文章发布后会补上链接）：网络结构简介Mapping NetWork 实现PositionalEmbedding 实现MLP 实现MSA多头注意力 实现SLN自调制 实现CoordinatesPositionalEmbedding 实现ModulatedLinear 实现Siren 实现Gener
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2024-04-22 12:07:32
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生成式对抗网络（GAN，generative adversarial network）由 Goodfellow 等人于 2014 年提出，它可以替代VAE来学习图像的潜在空间。 '''# 它能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区分，从而生成相当逼真的合成图像。
#GAN工作原理：一个伪造者网络和一个专家网络，二者训练的目的都是为了打败彼此
因此，GAN由以下两部分组成。
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2024-05-13 14:09:02
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一、生成对抗网络GANGenerative Adversarial Network 两个组件组成：一个生成器，用于生成虚拟数据，另一个是鉴别器，用于(GAN)生成式深度学习算法，可创建类似于训练数据的新数据实例。GAN 工作原理概要如下：（1）初始训练期间，生成器产生虚拟数据，并输入鉴别器。（2）鉴别器基于学习模型区分生成器的假数据和真实样本数据。（3）对抗网络将鉴别结果发送给生成器和鉴别器以更新
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2023-11-14 10:39:22
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生成式对抗网络GANGenerative Adversarial Nets, 生成式对抗网络生成模型生成式对抗网络（GAN）的目的是训练这样一个生成模型，生成我们想要的数据GAN框架判别器(Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给
出高的评分1；对于虚假数据，尽可能给出低个评分0生成器(Generator)：欺骗判别器。生成虚假数据，使得
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2023-08-08 14:19:45
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视频学习1. GAN（生成式对抗网络）GAN的框架GAN的工作原理由判别器和生成器组成判别器（Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给出高的评分1；对于虚假数据，尽可能给出低的评分0生成器（Generator)：欺骗判别器。生成虚假数据，使得判别器D能够尽可能给出高的评分1生成器和判器存在着对抗的关系，通过不断的对抗使最终结果无限接近我们
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2024-02-05 11:31:40
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pytorch生成式对抗网络GAN【二】：DCGAN1、DCGAN的生成器2、DCGAN的鉴别器3、训练过程4、小结DCGAN 使用了卷积网络来实现生成器和鉴别器，在生成器中所使用的反方向的卷积过程比较粗犷，但确实有效，使用DCGAN生成的图片质量要高于原始的GAN。论文地址：DCGAN1、DCGAN的生成器在DCGAN中，生成器G由如下的结构组成：一个线性层将输入的随机数组映射成一定深度的特征图
GAN生成对抗网络目录引入GeneratorNetwork as Generator为什么要训练Generator：需要输出是分布引入GANBasic Idea of GAN：区分Unconditional generation 与 Conditional generationUnconditional generationConditional generation引入Discriminato
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2024-08-12 17:25:21
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题带知识点的学习记录，看到什么不懂的立马增加知识点生成对抗网络随记前言本科毕设时接触了Unet医学分割网络，现在是对该项目的后续发展，如何利用已有的CT图像生成MR图像，因此需要学习生成对抗网络（GAN）。 本文主要参考博客四天搞懂生成对抗网络系列，感谢！一、区分 判别（分类）网络与生成网络判别（分类）网络：输入训练集图片下，输出分类标签y。即学习的目的是在输入图片x的条件下，尽量增大模型输出分类
深度学习之生成对抗网络（1）博弈学习实例博弈学习实例 在 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）发明之前，变分自编码器被认为是理论完备，实现简单，使用神经网络训练起来很稳定，生成的图片逼近度也较高，但是人眼还是可以很轻易地分辨出真实图片与及其生成的图片。 2014年，Unibersit de Montr al大学Yoshua Bengio
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2024-09-23 11:13:22
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