一、背景DeblurGAN是Orest Kupyn等人于17年11月提出的一种模型。前面学习过，GAN可以保存影像的细节纹理特征，比如之前做过的SRGAN可以实现图像的超分辨率，因此，作者利用这个特点，结合GAN和多元内容损失来构建DeblurGAN，以实现对运动图像的去模糊化。本试验的数据集为GOPRO数据，后面还会有详细的介绍，尽可能用比较少的代码实现DeblurGAN。[1]文章链接：htt
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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GAN生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成，而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。针对数据量缺乏的场景，生成模型则可以帮助生成数据，提高数据数量，从而利用半监督学习提升学习效率。GAN受博弈论中的零和博弈启发，将数据(以图片为例)的生成问题视作判别器和生成器这两个网
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2024-03-30 17:09:49
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生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）主要通过模型中两个模块：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判别模型的任务就是判断一个实例是真实的还是由模型生成的；生成模型的任务就是生成一个实例来骗过判别模型，两个模型相互对抗，最后会达到一个平衡，即生成模型生成的实例
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2024-03-16 16:56:08
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GAN介绍理解GAN的直观方法是从博弈论的角度来理解它。GAN由两个参与者组成，即一个生成器和一个判别器，它们都试图击败对方。生成备从分巾中狄取一些随机噪声，并试图从中生成一些类似于输出的分布。生成器总是试图创建与真实分布没有区别的分布。也就是说，伪造的输出看起来应该是真实的图像。 然而，如果没有显式训练或标注，那么生成器将无法判别真实的图像，并且其唯一的来源就是随机浮点数的张量。之后，GAN将在
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2024-02-21 12:43:41
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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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论文参考： Deep Generative Filter for motion deblurring 论文解读完整工程代码下载： 1. 图像大小 256×256 。训练时候把清晰图像和模糊图像合成在一张图上，左侧是清晰图像，右侧是模糊图像。 2. 根据训练和测试图片生成 HDF5格式 文件HDF(Hierarchical Data Format)可以存储不同类型的图像和数码数
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2024-08-12 17:14:55
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1. 生成（Generator）模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据。 比如让模型学习很多动物图片，最终计算机就可以自行生成动物图片了 训练完成后，即使没有NN Encoder，输入一段Code，也可以使用NN Decoder生成相关图片但是，现有的评价方式，比如计算生成图片与标准图片逐像素的平方距离，无法有效地判断2. GAN （Generative Adversarial Network
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2024-03-22 15:56:20
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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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文章目录什么是GAN（生成对抗网络）GAN的优化鉴别器的优化生成器的优化公式角度理解什么是"对抗"GAN的训练 什么是GAN（生成对抗网络）GAN分为生成器与鉴别器两部分，生成器将隐空间中的点作为输入，生成一张假图片。鉴别器会将真图片与假图片作为输入，鉴别出哪一张图片为真。“对抗”即生成器与鉴别器之间的对抗，生成器企图利用生成的假图片欺骗鉴别器，鉴别器会依据生成的假图片与真图片的差距给生成器施加
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2024-03-27 12:35:23
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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
原创
2021-05-24 17:11:29
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目录概述训练DCGAN转置卷积代码概述机器学习算法多数是用于解决回归问题，分类问题，聚类问题，而 GAN 则是用于生成内容，比如生成图片GAN（Generative Adversarial Nets，生成对抗网络）是 2014 年提出的理论 https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdfGAN 由一个生成器 Generator 和一个判别器 Discriminator 组成
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2023-11-29 07:01:41
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Goodfellow等人,介绍了生成对抗网络（GAN）以模拟数据分布。由于与两个基本属性相关的原因，GAN可以合成真实图像。GAN是一种无监督的训练方法，可以通过类似于人类学习图像特征的方式获取信息。通过发现潜在的高维数据分布，GAN在特征提取方面具有良好的性能。本文回顾了医学图像处理应用中提出的基于GAN的结构，包括去噪，重建，分割，检测，分类和图像合成。论文的分布如图1所示。本文最后汇总了63
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2024-04-15 16:04:41
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0 前言GAN(Generative Adversarial Nets)是用对抗方法来生成数据的一种模型。和其他机器学习模型相比，GAN引人注目的地方在于给机器学习引入了对抗这一理念。回溯地球生物的进化路线就会发现，万物都是在不停的和其他事物对抗中成长和发展的。 生成对抗网络就像我们玩格斗游戏一样：学习过程就是不断找其他对手对抗，在对抗中积累经验，提升自己的技能。GAN 是生成模型的一
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2024-05-23 20:25:12
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目录第1章 生成对抗网络GAN概述与主要应用第2章 生成对抗网络GAN网络的结构原理2.1 GAN网络的目标达成器：生成网络G2.2 GNN网络的助教：判决网络第3章 GAN网络的模型训练：G网络和D网络如何协同学习，共同进步3.1 来自大自然的启示3.2 “对抗”的来源3.3 GNN网络的模型3.5 G网络的训练3.6 D网络的训练3.7 人脸迭代示例3.8 代码示例3.9
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2024-06-18 20:14:07
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一、文献解读我们知道GAN 在图像修复时更容易得到符合视觉上效果更好的图像，今天要介绍的这篇文章——ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks，它 发表于 ECCV 2018 的 Workshops，作者在 SRGAN 的基础上进行了改进，包括改进网络的结构、判决器的判决形式，以及更换了一个用于计算感
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2024-05-02 16:04:23
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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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简介生成对抗网络GAN，是当今的一大热门研究方向。在2014年，被Goodfellow大神提出来，当时的G神还只是蒙特利尔大学的博士生而已。GAN之父的主页：http://www.iangoodfellow.com/GAN的论文首次出现在NIPS2014上，原论文地址如下：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf入坑GAN之前，首先需要理由，GAN能做什么，为什么我们
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2024-03-21 19:11:32
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GAN学习参考目的 GAN是由Ian Goodfellow于2014年首次提出，学习GAN的初衷，即生成不存在于真实世界的数据。类似于AI具有创造力和想象力。 GAN有两个非常重要的网络（生成器（Generator）和判别器（Discriminator））训练过程 GAN的训练在同一轮梯度反转的过程中可以细分为2步：(1)先训练D；(2)再训练G。注意，不是等所有的D训练好了才开始训练G
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2024-05-01 19:15:26
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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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