入坑GAN，首先需要理由，GAN能做什么，为什么要学GAN。 GAN的初衷就是生成不存在于真实世界的数据，类似于使得 AI具有创造力或者想象力。应用场景如下： AI作家，AI画家等需要创造力的AI体； 将模糊图
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2023-11-13 14:32:04
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一.GAN网络的简述。我感觉GAN网络（生成式对抗网络）可以理解为造假，在造假的过程中不断的更新数据使物品的相似度逐渐增加，从similar变为same。在这个过程中我们需要两部分，生成模型（Generative Model）可以将一个输入噪音生成和真实数据差不多的数据；判别模型（Discriminative Model）能够判断出真实数据（真钱）和类真实数据。GAN网络的目标是使得生成的数据和真
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2023-09-02 21:55:42
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什么是GAN生成对抗网络（GAN）是一种由生成网络和判别网络组成的深度神经网络架构。通过在生成和判别之间的多次循环，两个网络相互对抗，继而两者性能逐步提升。生成网络生成网络（Generator Network）借助现有的数据来生成新数据，比如使用从随机产生的一组数字向量（称为潜在空间 latent space）中生成数据（图像、音频等）。所以在构建的时候你首先要明确生成目标，然后将生成结果交给判别
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2023-09-15 14:27:07
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深度卷积生成对抗网络DCGAN在上一次的学习中，我们搭建了一个朴素GAN，只利用了全连接网络，在训练了20000epoch后已经可以生成比较不错的手写数据集了，如果把生成器和判别器网络换成更强大的网络会是不是会有更好的效果呢？DCGAN引入了卷积神经网络，使用卷积神经网络进行生成器和判别器的构造，结构与朴素GAN基本相同，所以不过多介绍了，下面是搭建过程。# 导入包
%matplotlib inl
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2024-01-23 23:58:17
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生成对抗神经网络（Generative Adversarial Nets，GAN）是一种深度学习的框架，它是通过一个相互对抗的过程来完成模型训练的。典型的GAN包含两个部分，一个是生成模型（Generative Model，简称G），另一个是判别模型（Discriminative Model，简称D）。生成模型负责生成与样本分布一致的数据，目标是欺骗判别模型，让判别模型认为生成的数据是真实的；判别
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2023-07-17 22:12:44
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生成对抗神经网络借鉴了零和博弈的思想，主要用于样本的生成，属于非监督学习 简单总结一下 GAN 的基本思想（参考下图）：GAN由两部分网络组成，一个是生成网络，一个是判别网络生成网络类似于（变分自编码器）网络的Decoder部分，用于生成新样本判别网络本质上是一个二分类分类器，用于识别输入的样本是真实样本还是生成的假样本；训练GAN网络时，判别网络会不断提高识别能力，而生成网络会不断提高生成能力从
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2024-01-01 12:39:22
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神经网络的简单理解——函数变换与组合一、底层特征与高层特征 在学习深度学习的时候，常常会听到底层特征和高层特征的说法，学的时候就很困惑，什么是底层？什么是高层？究竟要怎么理解？从神经网络的模型结构上可以直观定义，与输入层最接近的神经元组合成底层特征，与输出层最接近的神经元组合成高层特征。很显然，高层特征最接近我们要的“语义”。而“语义”是人赋予的，数据是客观观察的，也就是说，神经网络弥补了从自然
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2023-10-20 11:34:23
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生成对抗网络（GAN）是一类在无监督学习中使用的神经网络，其有助于解决按文本生成图像、提高图片分辨率、药物匹配、检索特定模式的图片等任务。Statsbot 小组邀请数据科学家 Anton Karazeev 通过日常生活实例深入浅出地介绍 GAN 原理及其应用。 生成对抗网络由 Ian Goodfellow 于
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2024-01-16 15:00:30
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生成式对抗网络(GANs)的功劳通常归于Ian Goodfellow博士等人。事实上，它是由Pawel Adamicz博士(左)和他的博士生Kavita Sundarajan博士(右)发明的，他们在2000年就有了GAN的基本想法，比Goodfellow博士发表的GAN论文早了14年。这个故事是假的，Pawel Adamicz博士和Kavita Sundarajan博士的照片也是假的。它们根本不存
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2024-01-12 06:33:24
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目录1.GAN网络介绍2.原始GAN的问题3.GAN网络训练技巧1.GAN的介绍 Generative Adversarial Network简称GAN网络，是一种通过训练，使判别器（Generator）和生成器（Discriminator）达到一种平衡状态。下面通过具体的网络结构，介绍GAN网络的训练过程。
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2024-01-12 19:41:38
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看了Ian大神的论文，学习一下GAN。一、基本介绍生成对抗网络由两部分组成：Generatative model 和 Discriminative model，以下分别简称为G 和 D。在GAN中，训练集是无标签数据集data，G接受数据z，产生G(z)，而D判定G产生的数据是来自于真实数据data还是由G产生的。在训练过程中，双方不断优化自己，直到D无法再区分真实数据和G产生的数据，这时，双方达
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2024-01-11 17:09:51
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GAN1.什么是GAN？GAN（Generative adversarial nets）,中文是生成对抗网络，他是一种生成式模型，也是一种无监督学习模型。其最大的特点是为深度网络提供了一种对抗训练的方式，此方式有助于解决一些普通训练方式不容易解决的问题。GAN的原理GAN的基本原理其实非常简单，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，这里以生成图片为例进行说明。
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2023-11-20 07:11:35
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最近最流行的一种生成网络叫做GAN，又称生成对抗网络，也是Generative Adversarial Nets的简称。神经网络分很多种，有普通的前向传播网络，有分析图片的CNN卷积神经网络，有分析序列化数据比如语音或者文字的RNN循环神经网络，这些网络都是通过输入数据得到想要的结果，我们看中的是这些神经网络中很好的将数据与结果通过某种关系联系起来。但是还有那么一种形式的神经网络，它不是用来把数据
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2023-10-29 09:01:05
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How to represent part-whole hierarchies in a neural network21年2月底，深度学习教父Hinton发表了一篇新的论文《How to represent part-whole hierarchies in a neural network》。 这是自2017年开展胶囊网络研究以来的第四篇文章，是神经网络领域研究的最前沿，也可以认为是胶囊神经网
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2023-12-31 18:06:27
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TensorFlow （GAN）目录 TensorFlow （GAN）目录1、GAN1.1 常见神经网络形式1.2 生成网络1.3 新手画家 & 新手鉴赏家1.4 GAN网络1.5 例子 1、GAN今天我们会来说说现在最流行的一种生成网络, 叫做 GAN, 又称生成对抗网络, 也是 Generative Adversarial Nets 的简称1.1 常见神经网络形式神经网络分很多种, 有
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2023-09-26 13:30:34
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生成式对抗网络（
GAN, Generative Adversarial Networks ）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。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相
博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和
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2024-01-28 08:08:27
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近来迷上机器学习了，特别是神经网络这一段，很有科幻片的味道，这里把神经网络的内容整理成一篇博客，欢迎大家点评。
神经网络是让计算机模仿人的神经网络结构，设计出的一种算法，（简写ANN），有时候也称为连接模型（Connection Model）,具体的说，就是模仿动物的神金网络行为特征，来
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2023-11-20 02:13:45
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图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术，这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度，具体应用例如智能手机的人脸解锁、内置的语音助手。这些技术的实现和发展都离不开神经网络，可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题，并不能够为机器带来自主创造的能力，例如让机器写出一篇流畅的新闻报道，生成一副美丽的风景画。但随着GAN的出现，这些都成为了可能。什么是GAN？生成式对抗网络（GAN,
生成对抗网络(GAN)，是深度学习模型之一，2014年lan Goodfellow的开篇之作Generative Adversarial Network，GAN是一种无监督学习方法，它巧妙地利用“对抗”的思想来学习生成式模型，一旦训练完成后可以生成全新的数据样本。DCGAN将GAN的概念扩展到卷积神经网络中，可以生成质量较高的图片样本GAN概述 GAN包括两个模型，一个是生成模型
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2023-10-18 23:43:37
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1.神经网络的分类神经网络可以分为三种主要类型：前馈神经网络、反馈神经网络和图神经网络。2.前馈神经网络前馈神经网络（feedforward neural network）是一种简单的神经网络，也被称为多层感知机（multi-layer perceptron，简称MLP），其中不同的神经元属于不同的层，由输入层-隐藏层-输出层构成，信号从输入层往输出层单向传递，中间无反馈，其目的是为了拟合某个函数
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2023-08-18 22:46:35
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