对抗网络GAN (四) 对抗网络 Cycle GAN我们目前看到的GAN都是有正确结果做参照的GAN（Supervised），但是如果没有正确结果做参照（Unsupuervised）的。最典型的例子就是风格迁移了（和Style Transfer算法不通，我们这里考虑用GAN），我们要把普通的照片迁移成梵高的画作，以前是没有这样的例子的，无从参考。我们还可以把进行声音转换：男人的声音转换成女人的以上
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2024-01-12 05:55:21
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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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定义 生成式对抗网络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（G）和判别模型（D）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 D 都是神经网络，只需要是能拟合相
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2024-02-11 09:14:18
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生成对抗网络1.生成对抗网络的定义生成式对抗网络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：生成模型和判别模型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 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为G和D 。2.生成对抗网络的结构 GANs是以两个独立的对抗网络组成：
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2024-01-26 07:33:13
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5.对抗防御通常包括对抗训练、基于随机的方案、去噪方法、可证明防御以及一些其他方法。5.1对抗训练对抗训练：通过与对抗样本一起训练，来尝试提高神经网络的鲁棒性。通常情况下，可视为如下定义的最大最小游戏： 其中，代表对抗代价，θ代表网络权重，x‘代表对抗输入，y代表真相标签。D(x,x')代表x和x'之间的距离指标。内部的max函数是为了找到最有效的对抗
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2024-01-08 16:01:28
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一、1、生成模型(G)+判别模型（D）2、输入的只有真实样本集（无标签）3、单独交替迭代训练。在训练生成网络的时候，我们需要联合判别网络一起才能达到训练的目的，对于生成网络的训练其实是对生成-判别网络串接的训练。生成了假样本，把这些假样本的标签都设置为1，也就是认为这些假样本在生成网络训练的时候是真样本（迷惑判别器的目的，也才能使得生成的假样本逐渐逼近为正样本）；在对于生成网络的训练，我们有了样本
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2023-09-22 19:34:21
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对抗机器学习（Adversarial Machine Learning）是一种以欺骗或攻击为目的的机器学习技术和研究领域。在对抗机器学习中，黑客通过产生、操纵或拦截训练数据、特征数据、模型参数等方式，来试图改变或破坏机器学习算法的行为，从而达到他们的不良目的。例如，在人脸识别中，黑客可能会通过添加/修改噪音、旋转图像、遮挡部分特征等方式，诱导识别系统进行错误的认证和识别。Attack ML Mod
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2024-01-15 22:20:35
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（GAN）的应用非常广泛，近年来，对GAN的研究也越来越多，成为深度学习中最为活跃的领域之一。我在本文中对GAN网络的主要应用进行详细梳理，共总结出近20种应用，给出了代表性论文。 生成图像数据集的示例 Generate Examples for Image Datasets示例一Ian Goodfellow等人在原始论文中描述了生成新的可信样本的应用。在2014年的论文“ Genera
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2023-12-05 15:58:53
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1、结构图 2、知识点 生成器(G)：将噪音数据生成一个想要的数据
判别器(D)：将生成器的结果进行判别， 3、代码及案例 # coding: utf-8
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对抗生成
网络案例 ##
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# <img src="jpg/3.png" alt="FAO" width="590" >
# - 判别器 : 火眼金睛，分辨出生成和真实的 <br /
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2024-01-11 14:10:13
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解决办法：对抗神经网路生成器和判别器，生成器用来生成图像（可以从文字生成图片，也可以图片生成图片），判别器用来判别该图像是否符合该描述对于这样的哲学，不能出现对方比另外一方层次高太多，会导致对方无法进一步地提升DCGAN中间为反卷积操作 A为输入矩阵，W为卷积核，B为卷积输出 B的第一个输出可以表示成 卷积的操作可以看成是下面的矩阵的操作 把输入矩阵转化为一维向量。 B = W*AT W∈[4,1
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2023-09-25 12:54:56
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文章目录一、原理部分1.1、 GAN的原理：1.2、架构1.3、 GAN 的特点及优缺点：二、为什么GAN中的优化器不常用SGD三、为什么GAN不适合处理文本数据四、训练GAN的一些技巧五、GAN的广泛应用 欢迎来到我的目录页：一、原理部分首先附上一张流程图1.1、 GAN的原理：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，就是**通过生成网络G（Generato
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2023-10-17 12:49:37
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对抗神经网络其实是两个网络的组合，可以理解为一个网络生成模拟数据，另一个网络判断生成的数据是真实的还是模拟的。生成模拟数据的网络要不断优化自己让判别的网络判断不出来，判别的网络也要优化自己让自己判断得更准确。二者关系形成对抗，因此叫对抗神经网络。实验证明，利用这种网络间的对抗关系所形成的网络，在无监督及半监督领域取得了很好的效果，可以算是用网络
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2023-09-12 23:55:37
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参考资料项目：https://zitniklab.hms.harvard.edu/projects/GNNGuard/代码：https://github.com/mims-harvard/GNNGuardpaper：https://arxiv.org/abs/2006.08149poster：https://zitniklab.hms.harvard.edu/publications/poster
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2024-01-02 15:37:14
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图像到图像转化的任务是将一个给定图像的特定方面改变到另一个方面，例如，将一个人的面部表情从微笑到皱眉改变（见图1）。自从生成对抗网络（GANs）的引入，这个任务经历了很大的发展，从改变发色，改变边缘图以重建照片，到改变风景图像的季节等。图1. 通过从RaFD数据集学习转移知识，从而应用到CelebA图像转化的多域的图像到图像转化结果。第一列和第六列显示输入图像，其余列是产生的StarGAN图像。注
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2023-09-05 12:07:46
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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 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
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2023-08-16 18:09:11
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本周课程的主题是两大应用：人脸检测和风格迁移。 1. Face verification vs. face recognition Verification: 一对一的问题。 1) 输入：image, name/ID. 2) 输出：image是否对应这个name/ID。 Recognition: 一对多的问题。 1) 数据库存了K个人。 2）输入：图片。
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2023-10-16 00:02:31
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GAN的基本思想作为现在最火的深度学习模型之一，GAN全称对抗生成网络，顾名思义是生成模型的一种，而他的训练则是处于一种对抗博弈状态中的。它使用两个神经网络，将一个神经网络与另一个神经网络进行对抗。 基本思想：（摘自某*乎） 假如你是一名篮球运动员，你想在下次比赛中得到上场机会。 于是在每一次训练赛之后你跟教练进行沟通：你：教练，我想打球 教练：（评估你的训练赛表现之后）… 算了吧 （你通过跟其他
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2024-01-02 12:14:46
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文章目录1. 简介2. 使用TensorFlow2实现FGSM2.1 导包2.2 数据准备2.3搭建MLP模型并训练2.4 实现Fast Gradient Sign Method2.5 定义绘图函数2.6 在测试集上添加扰动查看效果2.7 查看准确率变化 1. 简介FGSM(Fast Gradient Sign Method)由Ian J. Goodfellow等人于2015年提出，论文地址【h
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2024-05-21 15:50:40
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No. 9 DeepfakesNo. 8 千面神君：用GANs生成以假乱真的人脸接下来，我们要为你介绍一款能够伪造人脸图像的AI——Neural Face。Neural Face使用了Facebook 人工智能研究团队开发的深度卷积神经网络（DCGAN）。研发团队用由100个0到1的实数组成的1个向量Z来代表每一张图像。通过计算出人类图像的分布，生成器就可以用高斯分布（Gaus
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2024-05-23 15:15:57
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