一：网络介绍普通的GAN网络的特点是无约束，对网络输入的噪声也不好解释，CGAN中我们通过给噪声合并一些类
原创
2022-12-14 16:26:25
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1. CGAN从无监督GAN改进成有监督的GANGAN的基本原理输入是随机噪声，无法控制输出和输入之间的对应关系，也无法控制输出的模式，CGAN全称是条件GAN（Conditional GAN）改进基本的GAN解决了这个问题，CGAN和基本的GAN不同的地方是： 这里面介绍了实现CGAN有三种形式，从网络实现上的三种形式，没有讲解怎样优化目标函数CGAN的一个问题是输入的有监督标签是离散型输入，如
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2024-03-06 15:01:29
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1. 局域网络的联机1.1 局域网络的布线规划一般都将局域网定位在一个以星型联机连接的实体网络中,在透过IP网段连接在一起.2. 本书使用的内部联机网络参数与通讯协议
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2023-05-26 14:45:30
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大咖揭秘Java人都栽在了哪？点击免费领取《大厂面试清单》，攻代码”。这是今年 AAAI 会议上一个严峻的报告。 人工智能这个蓬
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2022-04-13 17:56:37
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前面介绍了CNN（Convolutional Neural Network）、BNN（Binarized n
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2022-08-01 17:35:09
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在弄清楚InfoGAN之前，可以先理解一下变分推断目的以及在概率论中的应用与ELBO是什么，以及KL散度 。如果理解了变分推断，KL散度，ELBO，对于InfoGAN中的重要方法就可以很容易理解了。这里首先看一下简单的对数推导为方便对InfoGAN文中的公式的阅读：下面的笔记参阅：先记一下预备知识就当作复习了。条件熵公式推导:用另一个变量对原变量分类后, 原变量的不确定性就会减小, 不确
一、infoGAN 事实上，我们使用GAN进行训练的时候，输入一个向量，输出一幅图片，当我们改变向量的某个维度时，生成的图片也会发生某种变化。但是这种变化是没有固定规律的。我们希望像上图中左图一样，沿着纵轴变化，由绿色变为黄色再变为橙色后变为蓝色；但事实上会像右图一样没有固定规律。 infoGAN解决这个问题 infoGAN在原来GAN的基础上，输入的向量z分成两个向量，比如输入的z是20维，那么
关于 GAN 的特征提取技术，主要是 Auto Encoder 与 GAN 的结合。介绍了 InfoGAN、VAE-GAN、BiGAN、半监督学习的 Triple GAN 。
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2021-06-22 16:38:58
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关于 GAN 的特征提取技术，主要是 Auto Encoder 与 GAN 的结合。介绍了 InfoGAN、VAE-GAN、BiGAN、半监督学习的 Triple GAN 。
原创
2022-03-21 14:10:50
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本文主要讲解 TFGAN 如何应用于原生 GAN、CGAN、InfoGAN、WGAN 等场景，如下所示：其中，原生 GAN 生成的 Mnist 图像不可控：CGAN 可按照数字标签生成相应标签的数字图像；InfoGAN 可认为是无监督的 CGAN，前两行表示用分类潜变量控制数字的生成类别，中间两行表示用连续型潜变量控制数字的粗细，最后两行表示用连续型潜变量控制数字的倾斜方向；ImageToImag
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2021-04-04 12:27:34
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一、为什么要使用InfoGANInfoGAN采用无监督的方式学习，并尝试实现可解释特征。使用了信息论的原理，通过最大化输入噪声和观察值之间的互信息（Mutual Information，MI）来对网络模型进行优化。InfoGAN能适用于各种复杂的数据集，可以同时实现离散特征和连续特征。二、输入端数据InfoGAN在输入端把随机输入分为两个部分：第一部分为z，代表噪声；第二部分为c，代表隐含编码；目
这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案。
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2021-12-09 15:10:31
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摘要：这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案。
作者：eastmount。一.GAN简介1.GAN背景知识Ian Goodfellow 因提出了生成对抗网络（GANs，Generative Adversarial Network
GANs-模式坍塌-训练不稳定1.训练不稳定问题相关文章1.1 DCGAN1.2Big-GAN1.3WGAN 、WGAN-GP、SN-WGAN1.4其他工作2.模式坍塌问题相关文章2.1 MAD-GAN2.2 Unrolled GAN2.3 DRAGAN2.4 D2GAN2.5 InfoGAN2.6 Deligan2.7 EBGAN2.8 Maximum Entropy Generators f
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2024-05-27 23:19:06
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摘要：这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案。本文分享自华为云社区《[论文阅读] (06) 万字详解什么是生成对抗网络GAN？经典论文及案例普及》，作者：eastmount。一.GAN简介1.GAN背景知识Ian Goodfellow
编辑｜Debra
AI 前线导读：生成对抗网络（Generative Adversarial Nets ，GAN）目前已广泛应用于图像生成、超分辨率图片生成、图像压缩、图像风格转换、数据增强、文本生成等场景。越来越多的研发人员从事 GAN 网络的研究，提出了各种 GAN 模型的变种，包括 CGAN、InfoGAN、WGAN、CycleGAN 等。为了更容易地应用及实
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2024-06-06 11:06:44
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前言本文会从头介绍生成对抗式网络的一些内容，从生成式模型开始说起，到GAN的基本原理，InfoGAN，AC-GAN的基本科普，如果有任何有错误的地方，请随时喷，我刚开始研究GAN这块的内容，希望和大家一起学习。生成式模型何为生成式模型？在很多machine learning的教程或者公开课上，通常会把machine learning的算法分为两类： 生成式模型、判别式模型；其区别在于： 对于输入x
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2024-09-12 20:31:55
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生成对抗网络GAN：生成动漫人物头像回顾：生成模型和判别模型1. GANs的基本思想和训练过程2. GANs的值函数3. GANs如何避开大量概率推断计算？4. GANs在实际训练中会遇到什么问题？5. 用GAN生成动漫人物的头像参考资料 Generative Adversarial Networks, 简称GAN，是一个训练生成模型的新框架。其变种有： WGAN、 InfoGAN、 f-GA
