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
深度学习已经在图像分类、检测、分割、高分辨率图像生成等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。首先，它与传统的机器学习方法一样，通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布，或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的预测结果服从同样的分布。而实际上这两者存在一定的偏差，比如在测试数据上的预测准确率就通常比在训练数据上的要低，这就是过度拟合的问题。另一个问题是深度学习的模型（比如卷积神经网络
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2024-08-14 16:45:27
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生成式对抗网络是一种用于训练生成器模型的深度学习体系结构。GAN由两个模型组成，一个称为生成器(Generator)，另一个称为判别器(Discriminator)。顾名思义，生成器生成新样本，判别器负责对生成的样本进行真伪分类。GAN实际如何运作的？判别器模型的性能用于更新生成器和判别器本身的网络权重。生成器实际上从未看到过数据，而是根据判别器的性能不断地进行调整，更具体地说，是根据从判别器传回
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2023-12-12 23:27:37
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1.介绍论文：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593什么是CycleGAN：CycleGAN主要用于图像之间的转换，假设有两个不成对的图像X和Y，算法训练去学习一个“自动相互转换”，训练时不需要成对的配对样
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2024-08-14 16:54:32
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监督学习、非监督学习和半监督学习。非监督学习中重要的方法之一，其相对于自动编码器和自回归模型等非监督学习方法具有能充分拟合数据、速度较快、生成样本更锐利等优点。MinMax最优化进行模型训练；条件生成对抗网络CGAN为了防止训练崩塌将前置条件加入输入数据；深层卷积生成对抗网络DCGAN 提出了能稳定训练的网络结构，更易于工程实现；InfoGAN 通过隐变量控制语义变化；EBGAN从能量模型角度给出
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2024-05-07 13:14:59
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生成对抗网络GAN 最简单入门学习学习内容：一. 理论基础通俗理解：左手打右手，两手共提高原理解释：简单GAN(对抗生成网络)讲解二. 代码解读1. 定义超参2. 下载数据3. 配置数据4. 配置模型4.1 鉴别器4.2 生成器5. 创建实例并训练6. 保存模型 学习内容：了解对抗生成网络的原理学习使用最简单的对抗生成网络GAN一. 理论基础通俗理解：左手打右手，两手共提高例子：警察抓小偷，两
在CV方向得模型搭建中，我们常常需要对输入得图片进行数据增强，这将会减少模型对数据的过拟合从儿提升模型的性能。在实际工程中。如工业缺陷、医疗图像等场景，我们获得的数据毕竟有限，通过数据增强来提升模型的性能是非常有用的。此时只能够依靠图像增强的方法来建立训练所需要的数据集。目录一、监督的数据增强1.1、单样本数据增强1.1.1、 几何空间变换1.1.2、像素颜色变换类1.2、多样本合成类1
13.2.1 GAN的特点GAN从2015年提出至今，短短4年的时间已经发展成为人工智能学界一个热 门的研究方向，吸引了大批研究人员来研究 GAN。除了学术界的理论研究以 外，许多科技公司已经付诸行动，将GAN应用到实际场景中。其中就包括发明 者古德费洛曾经工作过的“谷歌大脑”和“OpenAI”，以及业界知名的“脸 书”和“推特”等公司，它们都在最近两年投入了大量的精力研究GAN，如何 使它更好地
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2024-03-19 15:27:01
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生成对抗网络GAN讲解 ABSTRACT 1. INTRODUCTION2. Adversarial nets2.1. 符号定义2.2. 目标函数解读2.3. 梯度更新算法2.4. 全局最优 Reference ABSTRACT  
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2024-04-20 10:11:47
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GAN网络结构生成对抗式网络由两个子网络组成，生成网络(Generator，G)和判别网络(Discriminator， D)。生成网络G用于生成样本，我们希望生成的样本与真实的样本越接近越好。判别网络D是一个二分类模型，用于区分样本的是真样本还是假样本(生成器生成的样本),我们希望判别器能够很好的区别样本的真假。生成器类似自编码器中的解码部分，将隐变量还原成样本数据，这里的隐变量是一个随机噪声，
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2024-04-16 10:23:17
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本篇主要介绍了DCGAN，BigGAN，WGAN，WGAN-GP。繁琐的公式推导并没有呈现，直接给出结论，简单易懂。目录DCGAN：BigGAN:WGAN:WGAN-GP：DCGAN：我们之前使用的实战代码实际上就是DCGAN。GAN基于全连接层实现生成器G和判别器D网络，图片维度高，因此网络参数量巨大，训练效果并不是特别好。而DCGAN提出使用转置卷积来将噪声放大，获取生成图片，因此使用转置卷积
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2024-04-18 13:06:42
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GANsGoodfellow和Bengio等人发表在NIPS 2014年的文章Generative Adversarial Network是生成对抗网络的开创文章，论文思想启发自博弈论中的二人零和博弈。在二人零和博弈中，两位博弈放的利益之和为零或一个常数，即一方有所得，另一方必有所失。GAN模型中的两位博弈方分别由生成式模型（Generative model）和判别式模型（discriminati
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2024-05-11 10:33:15
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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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生成对抗网络的基本思想：生成对抗网络中有两个模型Generator和Discriminator,生成模型可以比作counterfeiters，判别模型可以比做是police，生成模型通过自身的优化产生越来越像真钞的假币，而判别模型也通过对自身不断的优化提高自己判别假币的能力，两者相互对抗，直到仿品不能从真品中分辨出来。生成模型：比如一个图片的生成输入是高维的vector，输出为图片判别模型：输入为
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2023-08-08 13:03:17
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作报告写了ppt，这里po上 In [1]:import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as grid
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2024-06-08 16:15:20
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基于生成对抗网络的知识蒸馏数据增强期刊：计算机工程 C时间：2022研究院：武汉工程大学关键词：数据增强 ；神经网络分类器 ；工业视觉 ；生成对抗网络 ；知识蒸馏方法简介思想来源：仅对原标签做简单的线性变化或直接使用原标签作为新样本标签的方法是无法表示标签中离散信息的 ，这会导致网络模型无法将离散信息也作为一种特征进行学习。针对上述问题，在区域丢弃算法的基础上，提出一种基于生成对抗网络的知识蒸馏数
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2024-05-04 15:23:03
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GANsGANs的全称叫做生成对抗网络，根据这个名字，你就可以猜测这个网络是由两部分组成的，第一部分是生成，第二部分是对抗。那么你已经基本猜对了，这个网络第一部分是生成网络，第二部分对抗模型严格来讲是一个判别器，简单来说呢，就是让两个网络相互竞争，生成网络来生成假的数据，对抗网络通过判别器去判别真伪，最后希望生成器生成的数据能够以假乱真。可以用这个图来简单的看一看这两个过程。下面我们就
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2024-02-23 10:54:53
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【深度学习】生成对抗网络 GAN引言算法简介模型介绍工作原理 引言 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，自从2014年Goodfellow提出了GAN以来，GAN已经成为近年来无监督学习最具前景的方法之一。 原文链接如下: Generative Adversarial Nets. 算法简介 生成式对抗
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2024-04-17 15:32:16
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生成器和判别器的结构都非常简单，具体如下：
生成器： 32 ==> 128 ==> 2
判别器： 2 ==> 128 ==> 1
生成器生成的是样本，即一组坐标（x,y），我们希望生成器能够由一组任意的 32组噪声生成座标（x,y）处于两个半月形状上。
判别器输入的是一组座标（x,y），最后一层是sigmoid函数，是一个范围在（0，1）间的数，即样本为真或者假的置信度。如
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2024-04-15 12:22:12
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GAN这个东西说难也难说不难也不难,最主要是看你怎么理解,接下来我来给大家用最简单最易懂那的语言来介绍GAN的原理。 所谓的GAN其实是Generative Adversarial Network的缩写。里面主要的有两个东西,我们来看一下。1.生成器Generation 生成器就是通过一些随机噪声直接生存数据。它的任务就是不断学习然后生成一些最逼近真实的图片。这就是GAN里面的一个网络生成网络(G
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2024-03-29 12:44:23
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