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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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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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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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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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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GAN模型一、什么是GAN模型生成对抗网络（Generative Adversarial Network）由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间（latent space）中随机采样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不
生成对抗网络（GAN）是生成模型的一种神经网络架构。生成模型指在现存样本的基础上，使用模型来生成新案例，比如，基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型。其中一个称为“生成器”或“生成网络”模型，可学习生成新的可用案例。另一个称为“判别器”或“判别网络”，可学习判别生成的案例与实际案例。两种模型（从博弈论的意义上来说）处于一种竞争状态，
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2024-05-08 08:49:20
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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
白话生成对抗网络 GAN，50 行代码玩转 GAN 模型！【附源码】点击上方“AI有道”，选择“置顶公众号”关键时刻，第一时间送达！阅读本文需要 12 分钟今天，红色石头带大家一起来了解一下如今非常火热的深度学习模型：生成对抗网络（Generate Adversarial Network，GAN）。GAN 非常有趣，我就以最直白的语言来讲解它，最后实现一个简单的 GAN 程序来帮助大家加深理解。1
原创
2020-12-16 15:54:46
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今天，红色石头带大家一起来了解一下如今非常火热的深度学习模型：生成对抗网络（Generate Adversarial Network，GAN）。GAN 非常有趣，我就以最直白的语言来讲解它，最后实现一个简单的 GAN 程序来帮助大家加深理解。1. 什么是 GAN？好了，GAN 如此强大，那它到底是一个什么样的模型结构呢？我们之前学习过的机器学习或者神经网络模型主要能做两件事：预测和分类，这也是我们
原创
2022-09-23 15:31:53
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etwork，GAN）。GAN 非常有趣，我就以最直白的语言来讲解它，最后...
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2023-05-01 08:19:16
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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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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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朋在开始讲生成对抗网络之前，我们先看一下什么是生成模型。在概率统计理论中，生成模型是指能够在给定某些隐含参数的条件下，随机生成观测数据的模型，它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模，如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样，也可以用来建立变量间的条件概率分布，条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。...
原创
2022-08-12 17:11:35
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1. Aurora 2019Aurora 2019是此列表中的最新HDR软件。建议初学者和高级用户使用该软件，因为它非常易于使用，并且具有许多可编辑的设置。 系统要求: Windows & Mac 2. EasyHDR它需要进行一些修补才能使颜色正常显示。虽然它没有Aurora那样多的选项，但是它渲染最终图像的方式受到了很多关注。系统要求：Windows & M
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2024-04-29 13:49:07
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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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先抛出我的结论：SeqGAN 这一框架下的 GAN-based 文本生成模型，work 很大程度上是 training trick 的堆砌，并不适合工程应用，但依旧值得探索，或者蹭热点发 Paper。这段时间做用 GAN 做文本生成还是蛮多的，这里指的是 SeqGAN 这一框架，其简要特点如下：RNN-based Generator + Classifier-based Discrminator：
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2024-05-14 16:32:10
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生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）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（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）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
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2023-11-26 11:21:06
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AI引领医学影像革命！生成式AI技术助力医疗企业开发3D成像模型AI大模型在医学影像领域的赋能正成为医疗行业的热门话题。医疗巨头企业，如西门子医疗和GE医疗，正在积极探索AI大模型在医学影像中的潜在应用场景。这些尝试目前还处于早期阶段，但展现出了令人期待的前景。让我们一起来看看AI如何助力医学影像，并为医疗行业带来新的突破。近日，中国国际医疗器械博览会（CMEF）上引起了广泛关注的话题之一就是新型
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2024-02-24 13:51:49
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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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