视频学习1. GAN（生成式对抗网络）GAN的框架GAN的工作原理由判别器和生成器组成判别器（Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给出高的评分1；对于虚假数据，尽可能给出低的评分0生成器（Generator)：欺骗判别器。生成虚假数据，使得判别器D能够尽可能给出高的评分1生成器和判器存在着对抗的关系，通过不断的对抗使最终结果无限接近我们
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2024-02-05 11:31:40
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生成式对抗网络GANGenerative Adversarial Nets, 生成式对抗网络生成模型生成式对抗网络（GAN）的目的是训练这样一个生成模型，生成我们想要的数据GAN框架判别器(Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给
出高的评分1；对于虚假数据，尽可能给出低个评分0生成器(Generator)：欺骗判别器。生成虚假数据，使得
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2023-08-08 14:19:45
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一、生成对抗网络GANGenerative Adversarial Network 两个组件组成：一个生成器，用于生成虚拟数据，另一个是鉴别器，用于(GAN)生成式深度学习算法，可创建类似于训练数据的新数据实例。GAN 工作原理概要如下：（1）初始训练期间，生成器产生虚拟数据，并输入鉴别器。（2）鉴别器基于学习模型区分生成器的假数据和真实样本数据。（3）对抗网络将鉴别结果发送给生成器和鉴别器以更新
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2023-11-14 10:39:22
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生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。论文《Generative Adversarial Nets》首次提出GAN。 GAN的思想 GAN由生成器G和判别器D组成。生成器G根据输入先验分布的随机向量(一般使用随机分布，论文
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2024-05-09 16:13:45
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# 生成对抗网络（GAN）及其在Python中的实现
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成逼真的数据样本，而判别器的目标是尽可能正确地区分生成的假样本和真实的数据样本。两个网络通过对抗训练的方式共同提升，最终生成器可以
原创
2024-07-06 03:58:21
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# 生成对抗网络 (GAN) 科普文章
在深度学习领域，生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一个颇具吸引力的概念。自2014年提出以来，GAN在图像生成、语音合成和图像翻译等领域都展现了显著的能力。本文将为您介绍GAN的基本原理，并提供一个简单的Python实现示例。
## GAN的基本原理
GAN由两个主要部分组成：生成器（Generat
1.GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就
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2023-12-26 17:36:47
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本篇博客简单介绍了生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)，并基于Keras实现深度卷积生成对抗网络(DCGAN)。以往的生成模型都是预先假设生成样本服从某一分布族，然后用深度网络学习分布族的参数，最后从学习到的分布中采样生成新的样本。例如变分自编码器就是构建生成样本的密度函数，这种模型称为显示密度模型。 GAN并不学习密度函数，而是基于随机噪声，通过
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2024-08-12 17:14:29
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生成式对抗网络是一种用于训练生成器模型的深度学习体系结构。GAN由两个模型组成，一个称为生成器(Generator)，另一个称为判别器(Discriminator)。顾名思义，生成器生成新样本，判别器负责对生成的样本进行真伪分类。GAN实际如何运作的？判别器模型的性能用于更新生成器和判别器本身的网络权重。生成器实际上从未看到过数据，而是根据判别器的性能不断地进行调整，更具体地说，是根据从判别器传回
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2023-12-12 23:27:37
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GANsGANs的全称叫做生成对抗网络，根据这个名字，你就可以猜测这个网络是由两部分组成的，第一部分是生成，第二部分是对抗。那么你已经基本猜对了，这个网络第一部分是生成网络，第二部分对抗模型严格来讲是一个判别器，简单来说呢，就是让两个网络相互竞争，生成网络来生成假的数据，对抗网络通过判别器去判别真伪，最后希望生成器生成的数据能够以假乱真。可以用这个图来简单的看一看这两个过程。下面我们就
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2024-02-23 10:54:53
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本文利用通俗易懂的语言对生成对抗网络（GAN）进行介绍，包括技术背景、原理、应用场景、未来发展趋势等。一、技术背景生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种生成模型，由Goodfellow等人在2014年提出。相比于其他生成模型，GAN具有更高的生成能力和更好的生成效果，因此受到了广泛的关注和研究。GAN的基本思想是通过让两个神经网络相互对抗，从而
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2023-06-14 15:40:11
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浅谈GAN——生成对抗网络 最近总是听老板提起对抗学习，好奇之心，在网上搜集了一些相关资料，整理如下，大部分摘自重要引用的内容。近年来，基于数据而习得“特征”的深度学习技术受到狂热追捧，而其中GAN模型训练方法更加具有激进意味：它生成数据本身。 GAN是“生成对抗网络”（Gener
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2024-08-15 16:30:32
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1 Box-constrained L-BFGSSzegedy[22] 等人首次证明了可以通过对图像添加小量的人类察觉不到的扰动误导神经网络做出误分类。他们首先尝试求解让神经网络做出误分类的最小扰动的方程。表示一张干净的图片，是一个小的扰动，l是图像的label，C(`)是深度申请网络分类器。l和原本图像的label不一样。 但由于问题的复杂度太高，他们转而求解简化后的问题，即寻找最小的
0 前言GAN(Generative Adversarial Nets)是用对抗方法来生成数据的一种模型。和其他机器学习模型相比，GAN引人注目的地方在于给机器学习引入了对抗这一理念。回溯地球生物的进化路线就会发现，万物都是在不停的和其他事物对抗中成长和发展的。 生成对抗网络就像我们玩格斗游戏一样：学习过程就是不断找其他对手对抗，在对抗中积累经验，提升自己的技能。GAN 是生成模型的一
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2024-05-23 20:25:12
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看了几篇博文，简单记录一下GAN网络（generative adversarial nets 生成式对抗网络）定义GAN网络起源于博弈理论，博弈的双方分别是生成式模型（G）和判别式模型（D）生成式模型的输入是一组服从某一分布的噪声，生成一个类似真实训练数据的样本；判别式模型的输入就是生成式模型的输出，判别式模型的目的是判断这个生成的样本是不是来自于训练数据（概率）；有点类似于G是用纸生成假钞，力求
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2024-08-02 09:19:15
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摘要
生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成，而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。本文介绍了GAN最初被提出时的基本思想，阐述了其一步步演化、改进的动机和基本思想以及原理，从基于模型改进的角度介绍了WGAN，WGAN-GP，LSGAN，f-GAN，LS-GA
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2024-08-12 17:30:19
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文章目录GAN学习笔记前言1. GAN原理2. GAN实例3. DCGAN原理4. DCGAN实例5. WGAN原理 GAN学习笔记前言2014年，arXiv上面刊载了一篇关于生成对抗网络的文章，名为《Generative Adversarial Nets》，作者是深度学习领域的大牛Ian J. Goodfellow。本文主要记录博主对于GAN及其基础变种的学习笔记，主要包括GAN，DCGAN的原
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2024-02-26 19:52:41
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Goodfellow等人,介绍了生成对抗网络（GAN）以模拟数据分布。由于与两个基本属性相关的原因，GAN可以合成真实图像。GAN是一种无监督的训练方法，可以通过类似于人类学习图像特征的方式获取信息。通过发现潜在的高维数据分布，GAN在特征提取方面具有良好的性能。本文回顾了医学图像处理应用中提出的基于GAN的结构，包括去噪，重建，分割，检测，分类和图像合成。论文的分布如图1所示。本文最后汇总了63
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2024-04-15 16:04:41
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1.背景知识网络表征学习（Graph Representation Learning、 Network Embedding、 Graph Embedding）：将图中的每一个节点映射到低维的向量空间，以便进行下游任务（例如节点分类，链路预测等）图表征学习的研究从很早就开始了，从最简单的邻接矩阵表示，到后面对邻接矩阵进行矩阵分解（SVD），再到基于随机游走的方法（DeepWalk、Node2Vec）
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2024-04-04 06:52:39
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GAN简介GAN（Generative Adversarial Net）思想是一种二人零和博弈思想，GAN中有两个博弈者，一个生成器(G)，一个判别器(D)，这两个模型都有各自的输入和输出，具体功能如下： 生成器（G）：输入一个随机噪声样本，通过生成器生成一个与真实样本无差的样本 判别器（D）：对输出模型进行打分，类似一个分类器，打分的对照样本是真实的样本GAN简易模型如下：① GAN的训练一开始
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2024-03-27 06:39:04
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