1. 生成模型与判别模型
理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。
判别模型比较好理解，就像分类一样，有一个判别界限，通过这个判别界限去区分样本。从概率角度分析就是获得样本 x 属于类别y 的概率，是一个条件概率 P（y|x）。
而生成模型是需要在整个条件内去产生数据的分布，就像高斯分布一样，需要去拟合整个分布，从概率角度分析就是样本 x 在整个分布中的产生的概率，即联合概率 P（xy）
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2019-04-05 12:11:35
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https://blog.csdn.net/a312863063/article/details/83512870 目 录第一章 初步了解GANs 3 1. 生成模型与判别模型. 3 2. 对抗网络思想. 3 3. 详细实现过程. 3 3.1 前向传播阶段. 4 3.2 反向传播阶段. 4 4. G
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2019-01-15 11:18:00
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在过去的十年中，生成式对抗网络已经成为人工智能领域的一个流行组成部分。在本次演讲中，我们将以一个关于GANsthe story so far
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2021-07-13 13:35:16
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生成验证码图片的AIGC模型通常可以使用基于生成对抗网络（GANs）的模型，例如DCGAN（Deep Convolutional GAN）或其变种。GAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成逼真的图片，而判别器的任务是区分生成的图片和真实的图片。两者相互对抗，不断提升自己的能力，最终生成器能够生成逼真的图片。以下是一个基本的配置和使用
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2024-07-04 11:06:09
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超100篇！CVPR 2020最全GAN论文梳理汇总！2020年6月100篇最新GAN论文汇总2...
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2021-07-18 16:46:53
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DATE: March 25, 2024
1. Notes of the Two Papers
GS-WGAN: A Gradient-Sanitized Approach for Learning Differentially Private Generators
Main Methods
gradient clipping:
Just like the normal gradient cli
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2024-03-28 22:22:15
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生成对抗网络(GANs)被誉为生成艺术领域的...
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2020-02-23 19:58:00
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gans-awesome-applications Curated list of awesome GAN applications and demonstrations. Note: General GAN papers targeting simple image generation such ...
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2021-09-13 18:12:00
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作者：Sam Nolen编译：ronghuaiyang AI公园导读适用于只有很少样本的情况。即使是不完美的合成数据...
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2021-07-18 14:47:03
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在本文中，我想将经典数学建模和机器学习之间建立联系，它们以完全不同的方式模拟身边的对象和过程。虽然数学家基于他们的专业知识和对世界的理解来创建模型，而机器学习算法以某种隐蔽的不完全理解的方式描述世界，但是在大多数情况下甚至比专家开提出的数学模型更准确。然而，在许多应用程序（如医疗保健，金融...
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2019-04-08 10:18:22
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朋友们，我是床长! 度学习产生兴趣以来，我就一直对它们很着迷，主要是因为深度学习能做到很多不可置信的事情。GANs生成的人脸(StyleGAN)我第一次开始训练GAN时，我发现了这种有趣算法的双面性：训练极其困难。确实，在我尝试之前，我从论文上和其他人的尝试中了解到这一点，但...
原创
2022-08-12 17:23:06
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最开始出现的时候，确实就是用于生成图片，但它...
原创
2023-01-02 14:54:30
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1.背景介绍GANs，即生成对抗网络（Generative Adversarial Networks），是一种
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2023-12-26 12:19:43
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前言 作为IP模式识别的CNN初始模型是作为单纯判别式-模式识别存在的，并以此为基本模型扩展到各个方向。基本功能为图像判别模型，此后基于Loc+CNN的检测模型-分离式、end2end、以及MaskCNN模型，而后出现基于CNN的预测模型-AcGans。 ...
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2018-06-19 17:45:00
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最近苦恼了很长时间，就因为和GAN刚上了，WGAN是GAN（对抗生成网络）的一种。WGAN（Wasserstein GAN）在训练稳定性上有极大的进步，但是在某些设定下任然存在生成低质量的样本，或者是不能收敛的问题。蒙特利尔大学在WGAN的训练上又有了新的进展。他们的论文的是《Improved Training of Wasserstein GANs》 。研究者们发现失败的案例通常是由在WGAN中
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2024-05-27 12:34:46
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简介
如果说目前深度学习最火，应用最多的领域，莫过于 GAN–Generative Adversarial Network，翻译过来就是生成对抗网络，单单从名字上看，你会觉得它就是一个生成模型，看起来就是用于生成图片而已。
实际上，它最开始出现的时候，确实就是用于生成图片，但它可不只是一个生成模型，它实际上是两个网络相互博弈，一个是生成器，也就是生成假图片，另一个就是判别器，用于判断输入图片
翻译
2021-09-09 14:09:31
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鱼弦：公众号：红尘灯塔，CSDN博客专家、内容合伙人、CSDN新星导师、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）介绍:AIGC 技术可以自动生成高质量的图像内容,包括写实风格的照片、艺术风格的绘画等。这种技术可应用于各种创意领域,如广告设计、游戏美术、电影
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2024-07-04 10:56:20
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Image Completion with Deep Learning in TensorFlow
1. 基本思路
首先定义一个简单的、常见的概率分布，将其表示为 pz，不妨将其作为 [-1, 1] 上的均匀分布。z∼pz 则表示从该分布中的一次采样过程。如果 pz 是五维的话，则可通过如下语句实现：
z = np.random.uniform(-1, 1, 5)
array([ 0.9
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2017-03-17 12:22:00
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GANs是在训练阶段最需要计算的密集型模型之一，因为它相当于同时训练两个神经网络。对于我的普通电脑来说，把gan训练到收敛是非常困难的
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2024-05-19 22:04:30
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