1. 生成式模型1.1 概述机器学习方法可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型分别称为生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）[1 李航]。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布P(X, Y)，训练好的模型能够生成符合样本分布的新数
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2024-03-11 20:10:14
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GAN的定义 GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布，用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同，使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成模型（Generative model），用来生成样本；另一个是判别模型（Discr
原创
2022-01-14 16:40:07
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GAN生成式对抗网络
原创
2023-06-08 13:39:23
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源代码： # -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/7/23 # @Author : pistachio # @File : p26.py # @Software : PyCharm # GAN generator network import keras fr ...
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2021-07-23 12:37:00
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生成器和判别器的结构都非常简单，具体如下：
生成器： 32 ==> 128 ==> 2
判别器： 2 ==> 128 ==> 1
生成器生成的是样本，即一组坐标（x,y），我们希望生成器能够由一组任意的 32组噪声生成座标（x,y）处于两个半月形状上。
判别器输入的是一组座标（x,y），最后一层是sigmoid函数，是一个范围在（0，1）间的数，即样本为真或者假的置信度。如
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2024-04-15 12:22:12
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生成式对抗网络——Gan（二）【今日知图】选中文本(可视模式)v可视模式从光标位置开始按照正常模式选择文本V可视行模式选中光标经过的完整行ctrl+v可视块...
原创
2021-08-03 09:44:36
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原创 LeoLRH 光城 2018-11-16生成式对抗网络——Gan（二）【今日知图】选中文本(可视模式)v 可视模式 从光标位置开始按照正常模式选择文本V 可视行模式 选中光标经过的完整行ctrl+v 可视块模式 垂直方向选中文本ggvG 选中所有内容0.说在前面1.回顾及进阶2.生成器和判别器到底是什么？3.作者的话0.说在前面继续上一篇文章，也就是大家所看到的的本篇文章，下面是作者介绍！川
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2021-03-18 14:08:07
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通俗易懂的生成式对抗网络（GAN）讲解话说深度学习框架，大家最能想到的是卷积神经网络（CNN），这玩意大家用来做叫图像识别的东西，很火。可是呢，深度学习是不断发展的，不断地有新的玩意出来。在2014年的时候，一种叫做生成式对抗网络（GAN）的东西横空出世了。发明者是一个叫做Lan Goodfellow的男人，先说一下这个姓有多牛批。Good翻译成中文就是“好”，Fellow翻译过来就是“人”，加在
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2024-08-13 11:03:20
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生成网络使用现有数据生成新数据，比如使用现有图像来生成新图像。生成网络的核心任务是从随机生成的由数字构成的向量潜在空间(latent space)中生成数据，比如图像、视频、音频或文本。在构建生成网络时需要明确该网络的目标，例如生成图像、文本、音频、视频等等。GAN是一种由生成网络和判别网络组成的深度神经网络架构。通过在生成和判别之间多次循环，两个网络相互对抗，试图胜过对方，从而训练了彼此。生成对
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2023-12-15 22:44:52
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2020-10-16 22:35:00
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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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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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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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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
# 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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生成式对抗网络GAN 1、 基本GAN 在论文《Generative Adversarial Nets》提出的GAN是最原始的框架，可以看成极大极小博弈的过程，因此称为“对抗网络”。一般包含两个部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。训练的过程是无监督学习。 先总结
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2017-01-19 13:33:00
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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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如果你正在阅读这篇文章，希望你能体会到一些机器学习模型是多么的有效。研究不断推动ML模型变得更快、更准确和更高效。 然而，设计和训练模型的一个经常被忽视的方面是安全性和健壮性，特别是在面对希望欺骗模型的对手时。本教程将提高您对ML模型的安全漏洞的认识，并将深入了解对抗性机器学习的热门话题。 您可能会惊讶地发现，在图像中添加不可察觉的扰动会导致截然不同的模型性能。 鉴于这是一个教程，我们将通过一个图
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2023-11-19 16:28:19
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