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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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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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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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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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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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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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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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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生成对抗网络的基本原理深度学习的模型可大致分为判别式模型和生成式模型 目前深度学习取得的成果主要集中在判别式模型 生成式模型是一个极具挑战的机器学习问题：首先，对真实世界进行建模需要大量先验知识，建模的好坏直接影响生成式模型的性能；其次，真实世界的数据往往非常复杂，拟合模型所需计算量往往非常庞大，甚至难以承受。 Goodfellow等于2014年提出一种新型生成式模型——生成对抗网络（GAN, g
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2023-12-29 19:26:32
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文章目录1 生成对抗网络初识2 生成对抗网络算法2.1 判别网络2.2 生成网路2.3 训练欢迎关注微信公众号：`二进制人工智能`1 生成对抗网络初识让我们先用一个小例子来认识一下生成对抗网络。首先我们来认识一下生成对抗网络的双方一一生成器与判别器，在训练过程中两者的配合非常重要。我们可以把生成器想象成一个名画赝品制作者，他的成长过程是从一个零基础 的“小白” 慢慢成长为一个“仿制品制作专家” 。而判别器则担任的是一个古董鉴别侦探的角色，一开始他仅仅是一个普通等级的鉴别师，在与赝品制作者的博弈中逐渐成
原创
2021-06-22 11:15:25
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0.监督和无监督 本质：有无标签数据 1.自动编码器：——只是重构原输入 输入 >编码 >中间表示（潜在表示，code） >解码(重构） 通常用于：（1）、忽略噪声 （2）、压缩维度 有聚类效果（可以达到PCA和主成分分析效果） 2.变分自动编码器 VAE variational Autoencod
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2020-05-10 15:08:00
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系列文章目录 Pix2Pix GAN的例子系列文章目录1. Pix2Pix介绍2. 下载卫星地图数据集3. 数据预处理（Data Reprocessing）4. 定义判别器5. 定义生成器6. 定义GAN模型7. 加载真实图片以及生成假的图片8. 用生成器每个几个Epoch生成一些假的图片。看看效果10. 训练过程11. 训练后效果12.完整的代码 1. Pix2Pix介绍Pix2Pix是一个对抗
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2024-04-24 11:19:05
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最近一直在看GAN，我一直认为只有把博客看了一遍，然后再敲一遍。这样才会有深刻的感悟。 GAN（生成式对抗网络）（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，分布在无监督学习上。分成两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）。简单来说就是：两个人比赛，看是&nb
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2023-08-12 20:03:08
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生成性对抗网络技术实现Generative Adversarial Networks以某种形式，使用深度神经网络学习从数据点到标签的映射。这种学习被称为区别性学习，因为希望能够区分猫和狗的照片。量词和回归词都是区别学习的例子。而由反向传播训练的神经网络颠覆了认为在大型复杂数据集上进行区分学习的一切。在仅仅5-6年的时间里，高分辨率图像的分类精度已经从无用的提高到了人类的水平（有一些警告）。将为提供
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2024-05-26 20:07:27
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GAN网络结构生成对抗式网络由两个子网络组成，生成网络(Generator，G)和判别网络(Discriminator， D)。生成网络G用于生成样本，我们希望生成的样本与真实的样本越接近越好。判别网络D是一个二分类模型，用于区分样本的是真样本还是假样本(生成器生成的样本),我们希望判别器能够很好的区别样本的真假。生成器类似自编码器中的解码部分，将隐变量还原成样本数据，这里的隐变量是一个随机噪声，
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2024-04-16 10:23:17
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文章目录1 生成对抗网络初识2 生成对抗网络算法2.1 判别网络2.2 生成网路2.3 训练欢迎关注公众号：`二进制人工智能`1 生成对抗网络初识让我们先用一个小例子来认识一下生成对抗网络。首先我们来认识一下生成对抗网络的双方一一生成器与判别器，在训练过程中两者的配合非常重
原创
2022-04-13 16:43:33
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Generative Adversarial Networks Throughout most of this book, we have talked about how to make predictions. In some form or another, we used deep neur
原创
2021-08-06 09:49:49
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先来梳理一下我们之前所写的代码，原始的生成对抗网络，所要优化的目标函数为： 此目标函数可以分为两部分来看：①固定生成器 G，优化判别器 D， 则上式可以写成如下形式： 可以转化为最小化形式： 我们编写的代码中，d_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logit
