GAN生成式对抗网络import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
import torch
# 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置
device = torch.device("cuda:0" if torc
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2023-07-28 16:12:22
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摘要 抑郁症产生于生物系统的复杂相互作用，跨越基因和分子到细胞、脑网络和行为。为了确定不同的神经生物学过程是如何联合起来导致抑郁症的，我们需要一种多尺度的方法，包括对大脑结构和功能的测量，以及遗传和细胞特异性的转录数据。在这里，我们研究了三个群组影像数据集中与抑郁和负性情绪相关的大脑解剖（皮层厚度）和功能（功能变异、全脑功能连接），包括：英国生物银行（UK Biobank）、大脑基因组超结构项目（
开始刷leetcode算法题 今天做的是“买卖股票的最佳时机”题目要求给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。注意：你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。看到这个题目 最初的想法是蛮力法通过两层循环 不断计算不同天之间的利润及利润和下面上代码class Solu
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2024-09-07 22:29:28
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本来是自己的课堂作业，但是拖了这么长时间才写出来，并且中间参考了大量的blogs。其实，最好的reference应该是原作者的paper，可是我并没有找到。很多的blogs质量其实良莠不齐。 在这里，我说明一下自己代码
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2024-04-24 11:54:45
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文章目录1.软标签和noise标签2.调整交叉训练3.修改损失函数3.1 WGAN3.2 WGAN-GP4.考虑数据标签任务（分类任务）5.梯度查看 GAN在提出之后，一直很火。但是其存在诸多的难点，首先难以平衡G（生成器）和D（判别器）之间的训练，同时容易造成模型坍塌。因此在训练GAN时会很难。1.软标签和noise标签这一点在训练判别器时极为重要。使用硬标签（非 1 即 0）几乎会在早期就摧毁
原创
2023-04-13 10:52:21
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文章目录一、生成模型作用二、GAN 的两大类：风格迁移网络和条件生成器。
原创
2022-08-26 10:41:12
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今天先介绍一些GAN的背景知识
原创
2021-08-10 14:08:48
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前言：今天我们来一起学习下GAN神经网络，上一篇博文我先用pytorch运行了几个网上的代码例
原创
2022-12-14 16:28:27
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# PyTorch关于GAN的模型
GAN（Generative Adversarial Network，生成对抗网络）是一种深度学习模型，用于生成新的数据样本，比如图像、音频等。它由两个主要的模型组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器试图生成与真实样本相似的数据，而判别器则试图区分生成器生成的数据与真实数据。两个模型通过对抗的方式进行训练，最终生成器可
原创
2023-08-21 10:12:34
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近期流行的生成模型本次介绍近期大火的三大类生成模型，这三大类模型从三个不同角度切入，居然都能有惊人的效果。而且深入挖掘发现它们有很多相似的地方。1. Generative Adversarial Nets生成对抗网络(GANs)是当今最火的生成模型，从2014年 Goodfellow 论文发表开始，其引用量已是4000+了。而且GANs家族人丁兴旺，从最原始的GANs开始，家族明星是一个接一个，如
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2024-08-15 16:19:25
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大家好，今天小米粥在有三AI开设新专栏《GAN的优化》
原创
2022-10-12 15:16:30
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GAN简介对抗性生成网络(GenerativeAdversarial Network)，由 Ian Goodfellow 首先提出，由两个网络组成，分别是generator网络（用于生成）和discriminator网络（用于判别）。GAN网络的目的就是使其自己生成一副图片，比如说经过对一系列猫的图片的学习，generator网络可以自己“绘制”出一张猫的图片，且尽量真实。discriminato
原创
2021-03-22 22:45:07
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3D-GAN模型是一种用于生成逼真的3D模型的机器学习算法。以下是关于3D-GAN模型的详细介绍：一、定义与原理定义：3D-GAN（3D Generative Adversarial Networks，三维生成对抗网络）是GAN的一个变体，专门用于生成三维模型。它通过生成器和判别器两个神经网络进行对抗训练，从而生成逼真的3D模型。原理：与传统的GAN类似，3D-GAN也由生成器和判别器组成。生成器
原创
2024-08-08 14:39:00
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文章 新智元 编辑：LRS【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的方式！一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片，轻松攻破两个约会软件，最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。真的有人能模仿你的脸，还绕开了人脸识别系统！最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文，虽说是斯坦福CS236G的课程作业，不过论文中提出了一个非常有趣的思路，用对抗生成网络G...
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2022-08-18 15:23:55
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区分生成模型和判别模型
学习资料：《统计自然语言处理》、《自然语言处理入门》生成模型摸透了数据的分布情况，模拟的数据生成对\(P(X,Y)\)建模这里我们主要讲分类问题，所以是要对每个label（都需要建模，最终选择最优概率的label为结果，所以没有什么判别边界。（对于序列标注问题，那只需要构件一个model）中间生成联合分布，并可生成采样数据。生成式
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2024-04-24 17:37:57
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这里的代码都是，参考网上其他的博文学习的，今天是我第一次学习GAN，心情难免有些激动，想着赶快跑一个生成MNIST数字图像的来瞅瞅效果，看看GAN的神奇。 参考博文是如下三个： https://www.jb51.net/article/178171.htm 代码不是原创，只是学习和看明白了。能让我们很直观看到GAN是如何训练的，以及产生的效果。一：实例一 导入必要的包，以及定义一些图像
原创
2022-12-14 16:28:28
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一、生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN
生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成：生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的“假数据”单独交替迭代训练生成器和判别器通过不断的循环，「生成器G」和「判
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2023-09-20 10:32:45
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最近小编在官网看到一批有意思的模型——哈尔滨学院。 模型为哈尔滨学院的主校区，地物丰富，有各种人工建筑物、草地、操场等，这些模型均来自于哈尔滨地理与旅游学院地理系的学生。在与作者的沟通下，我们得知这些学校实景模型是老师布置的作业，于是我们联系到任课老师刘宝玲（哈尔滨学院地理信息科学专业教师），并做了一个简单的专访，让我们共同来了解这些模型背后的故事。学校教学的资源紧张Q：您为什么会让您的
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2024-02-06 13:43:28
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MNIST 数据集的隐空间可视化生成对抗网络（GAN）的能力已经超乎公众的想象——由 AI 生成的名人照片 影响了流行文化，创造的艺术品在高级艺术品拍卖会上 售出了数千美元的价格。在本文中，我们将探讨：GAN 的简要介绍了解和评价 GAN运行你自己的 GAN现在网络上有大量的 GAN 学习资源，因此本文的重点是了解如何评价 GAN。我们还将引导读者通过运行自己的 GAN，来生成像 MNIST 数据
推荐
原创
2021-04-01 09:39:05
3248阅读
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
