GAN的全称是 Generative Adversarial Networks，中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法，巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。1 GAN的原理 GAN的基本原理很简单，其由两个网络组成，一个是生成网络G（Generator） ，另外一个是判别网络D（Discriminator）。它们的功能分别是： 生成网络G：负责生成图片，它接收一个随机的
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2024-03-01 15:39:33
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文章目录一、Typical GAN二、WGAN三、Improved GAN (WGAN-GP)四、Conditional GAN(CGAN)五、CycleGAN六、?DCGAN参考文章 论文连接： 必读的10篇关于GAN的论文 方法通俗含义对抗学习找对手互怼GAN自监督学习自己找标签学习GAN、word2vec弱监督学习学校拧螺丝、工作造火箭CAM（可解释性分析）半监督学习标签不够多、不够难、
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2024-08-15 16:23:58
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背景图像生成领域最常见生成模型有GAN和VAE，2020年，DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model）被提出，被称为扩散模型（Diffusion Model），同样可用于图像生成。近年扩散模型大热，OpenAI、Google Brain等相继基于扩散模型提出的以文生图，图像生成视频生成等模型。原理介绍扩散模型：和其他生成模型一样，实现从噪声（采样自标
常见的生成模型（Generative Models）如 GAN、VAE 和基于流( Flow-based )的模型。他们在生成高质量样本方面取得了巨大成功，但每个都有其自身的局限性。 GAN 因其对抗性训练性质，其训练过程难以收敛以及生成多样性欠佳。 VAE 依赖于替代损失（surrogate loss）。流模型必须使用专门的架构来构建可逆变换。扩散模型( Diffusion Models )的灵
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2024-05-10 19:44:12
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概述 在所有生成模型中，GAN属于 “密度函数未知，直接硬train” 的那一类，和密度函数可定义的PixelRNN/CNN以及变分自编码器VAE有本质区别。假设现在我们想做人脸的生成任务。我们希望能找到人脸图像的真实分布，这样直接在这个分布上随便取点，得到的都是人脸的图像。但是分布非常复杂，且无法知道。所以，我们考虑用一个简单的分布和一个映射，将这个简单的分布映射到真实的分布。我们使用神经网络来
看了几篇博文，简单记录一下GAN网络（generative adversarial nets 生成式对抗网络）定义GAN网络起源于博弈理论，博弈的双方分别是生成式模型（G）和判别式模型（D）生成式模型的输入是一组服从某一分布的噪声，生成一个类似真实训练数据的样本；判别式模型的输入就是生成式模型的输出，判别式模型的目的是判断这个生成的样本是不是来自于训练数据（概率）；有点类似于G是用纸生成假钞，力求
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2024-08-02 09:19:15
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生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-)一、GAN原理介绍说到GAN第一篇要看的paper当然是
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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简介生成对抗网络（Generative adversarial networks）是深度学习领域的一个重要生成模型，当然还有其他的生成模型，比如VAE和其他GAN变种模型 。 为什么叫做生成对抗网络。是因为GAN的主要结构包括一个生成器G（Generator）和一个判别器D（Discriminator）。下面以生产图片为例进行分析生成网络接收一个随机的噪音数据（一般服从正态分布），生成图片，记作G
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2024-04-26 11:27:42
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反应物的消耗与生成物的聚积通过两种方式影响燃料电池的性能统称为质量传输损耗，简要说明如下： 1.能斯特损耗。根据浓度差可以推断，燃料电池的可逆电动势将会下降。 2.反应损耗。因为反应物浓度的降低，反应速率的损耗将会增加。 扩散系数消耗与生成物的聚积通过两种方式影响燃料电池的性能统称为质量传输损耗，简要说明如下： 1.能斯特损耗。根据浓度差可以推断
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2024-04-29 17:56:12
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大型文本生成图像模型已取得显著进展，有能力从给定的文本提示中生成高质量和多样化的图像。然而，给定目标个体的
原创
2024-08-07 14:52:57
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之前是基于diffusion扩散模型/GAN生成对抗方法1、Bitstream-Corrupted JPEG Images are Restorable: Two-stage Compensation and Alignment Framework for Image Restoration本文研究JPEG图像恢复问题，即加密比特流中的比特错误。比特错误会导致解码后的图像内容出现不可预测的色偏和块
原创
2024-07-31 11:29:19
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cGAN = conditional GAN 也是最基础的GAN模型，和GAN原文同时发表在NIPS2014上面。事实上，cGAN在GAN的基础上并没有做很大的改动，下文会主要分析一下cGAN的改动。先按照国际惯例，放论文链接：~~~ 如果还不熟悉GAN算法的，可以看我的上一篇博文。 前面说到GAN的缺点：而cGAN的出现，解决了上面的这样一个问题。 基本的GAN流程如上图，cGAN的做法就
GAN的基本结构GAN的主要结构包括一个生成器G（Generator）和一个判别器D（Discriminator）GAN 充分利用“对抗过程”训练两个神经网络，这两个网络会互相博弈直至达到一种理想的平衡状态，我们这个例子中的警察和罪犯就相当于这两个神经网络。其中一个神经网络叫做生成器网络 G（Z），它会使用输入随机噪声数据，生成和已有数据集非常接近的数据，它学习的是数据分布；另一个神经网络叫鉴别器
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2024-10-18 06:32:45
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在前四篇文章中，我们探讨了深度神经网络、CNN、Transformer和深度强化学习。本文将转向生成模型的精彩世界，重点介绍生成对抗网络(GAN)和扩散模型(Diffusion Models)这两大生成式AI的核心技术。我们将从基础理论出发，逐步构建DCGAN、StyleGAN，最终实现Stable Diffusion的核心组件。生成对抗网络基础GAN基本架构import tensorflow a
本文利用通俗易懂的语言对生成对抗网络（GAN）进行介绍，包括技术背景、原理、应用场景、未来发展趋势等。一、技术背景生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种生成模型，由Goodfellow等人在2014年提出。相比于其他生成模型，GAN具有更高的生成能力和更好的生成效果，因此受到了广泛的关注和研究。GAN的基本思想是通过让两个神经网络相互对抗，从而
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2023-06-14 15:40:11
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浅谈GAN——生成对抗网络 最近总是听老板提起对抗学习，好奇之心，在网上搜集了一些相关资料，整理如下，大部分摘自重要引用的内容。近年来，基于数据而习得“特征”的深度学习技术受到狂热追捧，而其中GAN模型训练方法更加具有激进意味：它生成数据本身。 GAN是“生成对抗网络”（Gener
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2024-08-15 16:30:32
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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。论文《Generative Adversarial Nets》首次提出GAN。 GAN的思想 GAN由生成器G和判别器D组成。生成器G根据输入先验分布的随机向量(一般使用随机分布，论文
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2024-05-09 16:13:45
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1.背景知识网络表征学习（Graph Representation Learning、 Network Embedding、 Graph Embedding）：将图中的每一个节点映射到低维的向量空间，以便进行下游任务（例如节点分类，链路预测等）图表征学习的研究从很早就开始了，从最简单的邻接矩阵表示，到后面对邻接矩阵进行矩阵分解（SVD），再到基于随机游走的方法（DeepWalk、Node2Vec）
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2024-04-04 06:52:39
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摘要
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。本文介绍了GAN最初被提出时的基本思想，阐述了其一步步演化、改进的动机和基本思想以及原理，从基于模型改进的角度介绍了WGAN，WGAN-GP，LSGAN，f-GAN，LS-GA
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2024-08-12 17:30:19
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