1、理论讲解，清晰易懂：一文看懂「生成对抗网络 - GAN」基本原理+10种典型算法+13种应用 (easyai.tech)2、代码实现集合：GitHub - eriklindernoren/Keras-GAN: Keras implementations of Generative Adversarial Networks.3、这里简单说以下 GNN的通俗理解基于两个对手之间相互博弈，
转载
2023-10-27 19:07:07
76阅读
一、为什么要引入卷积神经网络？ 前面我们学习了全连接网络：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 可以看到，一个28*28的黑白单通道图像，就要训练将近40万个参数，图像的分辨率一般很大的，RGB3通道，其参数将会更大。还有待优化的参数过多， 容易导致模型过拟合。 为避免这种现象 ，实际应用中一般 不会将原始图片直接喂入全连接网络 。在实际应用中，会先对原
转载
2023-10-27 08:48:47
33阅读
1. 前言金庸小说《射雕英雄传》中，周伯通被东邪“黄药师”困在桃花岛的地洞里。为了打发时间，周伯通就用左手与右手打架，自娱自乐。其武功决窍在于要先“左手画圆、右手画方”，分心二用，保证可以同时使出两种武功，从而使得武力倍增。于是，一位名叫伊恩·古德费洛的美国人在2014年加拿大蒙特利尔大学读博士的时候想了这样一个方案，也就是说，在两个神经网络中进行“猫和鼠游戏”，一个不断地“造假”，一个不断“验真
转载
2024-04-07 20:42:34
19阅读
卷积神经网络是在Hub等人对猫的视觉皮层中细胞的研究基础上，通过拟生物大脑皮层构而特殊设计的含有多隐层的人工神经网络。卷积层、池化层、激活函数是卷积神经网路的要组部分。卷积神经网络通过局部感受野、权重共享和降采样3种策略，降低了网络模型的复杂度，同时对于平移、旋转、尺度缩放等形式的变有度的不变性。因此被广泛应用于图像分类、目标识别、语音识别等领域一般情况下，常见的卷积神经网络由输入层、卷积层、激活
转载
2023-10-13 00:07:19
73阅读
一、基本概念Generation生成（Generation）是指通过让机器学习的模型输入一个随机的向量，来让它产生图片或者文字等，而生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）就是用来完成生成任务的一种常用的技术：仅仅输入一个随机的向量来产生图片或者文字没有太大的应用前景，而如果能够控制模型的输出的话就会有更多可以应用的场景，这种方法叫做条件生成（Condi
转载
2024-01-29 20:53:16
129阅读
CNN主要的经典结构包括：LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、NIN、GoogleNet、ResNet、SENet等，其发展过程如下图所示。 1、LeNet-5 LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。自那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简
转载
2023-11-03 09:45:53
55阅读
1 简介利用神经网络可以从文本生成图片，即将文本的语义转化为图片; 也可以从图片生成文本，即生成的文本描述图片中的内容，例如一幅图片中有一直小鸟落在枝头。最后由图片生产的文本就可以能可爱的绿色小鸟落于枝头。在计算广告中这种文本和图片之间互相生成的过程非常有用，如果可以在工业界有所突破，他们在广告创意的制作中将会发挥巨大作用，例如选定一个创意标题，立刻得到了创意图片，当制作完成了创意图片时也立刻得到
转载
2023-08-16 18:09:11
176阅读
GAN
原创
2022-08-26 13:53:52
163阅读
对抗生成网络（AIGC）是一种深入学习领域中的前沿技术。它们通过生成具有高质量和多样性的内容，正在快速改变创作、设计和数据处理等领域。然而，随着这些技术的广泛应用，数据管理和安全问题变得愈加重要。为了确保在使用AIGC时的稳健性和可靠性，我们需要一个全面的备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、日志分析与迁移方案。以下是这些方面的细致探讨。
在备份策略部分，我们首先要形成一个清晰的思维导图
对抗生成网络（GAN） 对抗生成网络（GAN） Generative Adversarial Nets 非常热门的网络。2016年刷爆了各大顶级会议。2017年火到极点了。 对抗生成网络形象解释 生成网络 生成的数据让 判别网络 看不出是生成的。 对抗生成网络工作原理 精彩 目标效果： 损失函数：
原创
2021-07-22 09:53:50
458阅读
文章目录1.DCGAN-基于深度卷积的GAN2.InfoGAN3.AC-GAN4.AEGAN：基于自编码的GAN5.WGAN：基于推土机距离的GAN6.WGAN-GP：带梯度惩罚项的WGAN7.LSGAN：最小乘二GAN8.GAN-cls：具有匹配感知的判别器9.SRGAN:适用超分辨率重建的GAN9.1 ESPCN：基于卷积神经网络的图像超分辨率方法9.2 SRGAN 1.DCGAN-基于深度
转载
2024-04-12 08:26:29
95阅读
DCGAN的github地址：https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow DCGAN 1.网络结构图： D网络： 以上是网络结构示意图 以下是程序的目录结构，下面的图片就是我训练时生成的图片了，代码看到上去很简单。 下面是主要的一些文件用途和作用:main.py: 主程序，主要是参数配置model.py: G、D网络模型及训练过程utils.py:
转载
2023-11-11 23:55:30
64阅读
一、DCGAN介绍DCGAN即使用卷积网络的对抗网络，其原理和GAN一样，只是把CNN卷积技术用于GAN模式的网络里，G（生成器）网在生成数据时，使用反卷积的重构技术来重构原始图片。D（判别器）网用卷积技术来识别图片特征，进而做出判别。同时，CDGAN中的卷积神经网络也做了一些结构的改变，以提高样本的质量和收敛速度。DCGAN的generator网络结构图如下：G网中使用ReLU作为激活函数，最后
转载
2023-08-10 13:16:40
158阅读
生成式对抗网络Ian Goodfellow等人在2014年的论文中提出了生成式对抗网络，尽管这个想法立刻使研究人员们兴奋不已，但还是花了几年时间才克服了训练GAN的一些困难。就像许多伟大的想法一样，事后看起来似乎很简单：让神经网络竞争，希望这种竞争能够促使它们变得更好。GAN由两个神经网络组成生成器
以随机分布作为输入（通常是高斯分布），并输出一些数据（通常是图像）。可以将随机输入视为要生成的图像
转载
2023-10-26 21:56:22
84阅读
GAN是什么? 生成对抗网络(GANs)是当今计算机科学中最有趣的概念之一。 两个模型通过对抗性过程同时训练。 生成器(“艺术家”)学会创建看起来真实的图像，而鉴别器(“艺术评论家”)学会区分真实图像和赝品。 在训练过程中，生成器逐渐变得更擅长创建看起来真实的图像，而鉴别器则变得更擅长区分它们。 当
原创
2022-06-27 20:05:40
640阅读
源代码： # -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/7/23 # @Author : pistachio # @File : p26.py # @Software : PyCharm # GAN generator network import keras fr ...
转载
2021-07-23 12:37:00
182阅读
2评论
深度卷积对抗神经网络 进阶 第一部分 GANs 在数据增强和隐私领域的应用 GANs for Data Augmentation and PrivacyGANs可以创造性地生成数据，这样就可以用在数据增强领域，在某些缺乏数据的行业认为地添加数据。此外，生成的数据如果用于神经网络训练，那么以防某些人利用逆向工程的方式窃取原本的个人数据，那么如何保证个人隐私的安全便也是迫在眉睫的事情。1. GANs的
转载
2023-11-07 12:37:23
55阅读
本文内容为浙江工业大学王万良慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,为了方便大家和自己查看，特将此上传到CSDN博文中, 源文件已经上传到我的资源中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题, 有兴趣的可以去 我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦！博客中思维导图的高清P...
原创
2021-05-20 18:57:01
452阅读
论文介绍生成对抗神经网络GAN开山之作论文。论文作者为“生成对抗网络之父”Ian Goodfellow和图灵奖得主Youshua Bengio。GAN近年来成为人工智能和深度学习的热门研究领域。GAN广泛应用于图像生成、风格迁移、AI艺术、黑白老照片上色修复。你可以使用GAN实现照片转成油画、野马转成斑马、黑夜转成白天，简笔画的猫转成真猫，模糊图像转成高清图像等酷炫好玩的应用。题目：Generat
转载
2023-12-05 07:03:49
60阅读
损失函数（cost function）经过上一节课的学习，我们已经对神经网络有了一定的概念。而评价一个神经网络的性能，往往使用损失函数来评价。在有监督的学习中，每一次的训练，我们都已知目标输出，通常将神经网络真实的输出与已知目标输出的距离作为损失函数，两者相差越小，则认为神经网络性能越好，若两者相差很大，则认为神经网络性能不好。设目标输出为yL，神经网络的输出为aL（两者都是n*1的列向量） 令
转载
2023-11-03 14:16:21
58阅读
