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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作者 | 太子长琴 数据增强(Data Augmentation, DA)缓解了深度学习中数据不足的场景，在图像领域首先得到广泛使用，进而延伸到 NLP 领域，并在许多任务上取得效果。一个主要的方向是增加训练数据的多样性，从而提高模型泛化能力。今天分享一篇全面和结构化的数据增强综述，将 DA 方法基于增强数据的多样性分成三类：释义、噪声和采样，
常见的GAN网络的相关原理及推导在上一篇中我们给大家介绍了GAN的相关原理和推导，GAN是VAE的后一半，再加上一个鉴别网络。这样而导致了完全不同的训练方式。 GAN，生成对抗网络，主要有两部分构成：生成器，判别器。生成器网络的主要工作是负责生成样本数据，输入的是高斯白噪声z，输出的是样本数据向量x：判别器网络的主要工作是负责检测样本的数据增加，输入真实或者生成的样本数据，输出样本的标签
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2024-03-28 10:17:41
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项目链接https://github.com/Liu-Yuanqiu/acn_mindspore项目描述图像描述生成算法人类可以轻易的使用语言来描述所看到的场景，但是计算机却很难做到，图像描述生成任务的目的就是教会计算机如何描述所看到的内容，其中涉及到了对视觉信息的处理以及如何生成符合人类语言习惯的语句，这两方面也分别对应的人工智能的两大领域——计算机视觉和自然语言处理。图像描述生成任务不仅仅在算
一.简介在人工智能领域内，GAN是目前最为潮流的技术之一，GAN能够让人工智能具备和人类一样的想象能力。只需要给定计算机一定的数据，它就可以自动联想出相似的数据。我们学习和使用GAN的原因如下：1.能够用GAN进行无监督学习：深度学习需要大量数据的标注才能够进行监督学习，而使用GAN则不需要使用大量标注的数据，可以直接生成数据进行无监督学习，比如使用GAN进行图像的语义分割，我们甚至根本不需要标注
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2024-04-07 18:10:05
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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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本文是对GAN（生成性对抗神经网络）的入门性介绍文章。
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2022-07-01 16:15:45
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# 如何实现GAN Python代码
## 简介
生成对抗网络（GAN）是一种机器学习模型，用于生成新的数据样本。GAN由一个生成器网络和一个判别器网络组成，它们相互竞争来提高生成器的性能。在本文中，我们将学习如何使用Python实现GAN的代码。
## GAN实现流程
下面是实现GAN代码的一般步骤。我们将使用表格来展示这些步骤和每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-07-16 09:42:04
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遗传算法1.1 遗传算法简介1.1.1 基本原理重温高中生物哈哈！遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索算法。GA思想源于自然界“自然选择”和“优胜劣汰”的进化规律，通过模拟生物进化中的自然选择和交配变异寻找问题的全局最优解。它最早由美国密歇根大学教授John H. Holland提出，现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问
作者 | Victor Sim编译 |同时训练两个神经网络。对于我那台糟糕的便携式...
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2022-08-16 10:29:53
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【GAN论文2】：DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NET论文阅读摘要介绍背景模型DATA AUGMENTATION GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK学习结构数据集DAGAN的训练与生成在源域上DAGAN的训练VANILLA分类器使用匹配网络和数据增强网络 one-shot学习结论 最近在研究数据增强用于扩充数据集训练
正文对GAFT进行性能分析(Profiling)关于如何对Python程序进行性能分析生成分析报告并可视化分析报告，我在之前的一篇博客里《Python优化第一步: 性能分析实践》进行了详细的介绍，这里我就直接分析了。为了能针对gaft中不同的函数进行分析，借助Python内置的cProfile和pstats模块我写了个装饰器方便分析并生成不同的分析统计文件。defdo_profile(filena
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2023-10-08 15:07:40
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# 基于生成对抗网络（GAN）的故障检测
## 引言
随着工业4.0的推进，自动化与智能化逐渐成为制造业的重要趋势。故障检测作为保障生产安全与优化效率的关键环节，受到了广泛关注。传统的故障检测方法往往依赖于经验与规则，而目前，深度学习技术的发展为故障检测提供了全新的思路。其中，生成对抗网络（GAN）因其出色的生成能力，已在故障检测领域展现出良好的应用前景。
## 生成对抗网络（GAN）简介
生
原创
2024-09-19 08:04:54
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写在前言hello，大家好，我是一点，专注于Python编程，如果你也对感Python感兴趣，欢迎关注交流。希望可以持续更新一些有意思的文章，如果觉得还不错，欢迎点赞关注，有啥想说的，可以留言或者私信交流。如果你还不了解Python这门语言，要系统性的学习 Python 这门语言，可以查看我的专栏——《Python教程》今天更新的文章是《Python装饰器，增强代码的魔力》。装饰器的基本概念在Py
*代码地址**: [LSGAN](https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN/blob/master/gan/gan.py)**
重言式
原创
2021-08-02 15:48:43
200阅读
要说最近几年在深度学习领域最火的莫过于生成对抗网络，即 Generative Adversarial Networks(GANs)了。它是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表的，也是这四年来出现的各种 GAN 的变种的开山鼻祖了，下图表示这四年来有关 GAN 的论文的每个月发表数量，可以看出在 2014 年提出后到 2016 年相关的论文是比较少的，但是从 2016 年，或者是 2
原创
2021-09-09 14:42:16
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1】GAN在医学图像上的生成，今如何？虚拟换衣！速览这几篇最新论文咋做的！脸部妆容迁移！速览几篇用GAN来做的论文GAN整整6年了！是时...
原创
2021-07-18 15:46:06
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字符串的快速模式匹配
原创
2021-08-08 16:44:33
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1：GAN原理 【注】Generator 生成器，Discriminator鉴别器 2：如何train？ 【注】生成器尽可能去减小Value以达到骗过鉴别器的目的。鉴别器尽可能去最大化V的值以达到最好的鉴别效果。 【注】鉴别器通过D网络将输入x得到D(x)。生成器通过G网络将输入z，得到一个分布概率 ...
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2021-08-18 19:27:00
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