域对抗网络Domain adversarial neural network及其应用相关论文论文介绍1.Domain-Adversarial Training of Neural Networks， JMLR,20162. Developing Personalized Models of Blood Pressure Estimation from Wearable Sensors Data
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2024-09-02 13:35:57
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日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）1.model.train()
在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率（保留概率=p);
batchnorm层会继续计算数据的mean和var等参数并更新。
2.model.eval()
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2024-10-19 18:20:16
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1. 引入在传统监督学习中，我们经常需要大量带标签的数据进行训练，并且需要保证训练集和测试集中的数据分布相似。如果训练集和测试集的数据具有不同的分布，训练后的分类器在测试集上就没有好的表现。这种情况下该怎么办呢？域适应（Domain Adaption），也可称为域对抗（Domain Adversarial），是迁移学习中一个重要的分支，用以消除不同域之间的特征分布差异。其目的是把具有不同分布的源域
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2023-12-30 20:20:23
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本教程将通过一个示例介绍DCGANs。我们将训练一个生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)， 在给它展示许多名流的照片之后，产生新的名人。这里的大部分代码都来自 pytorch/examples 的实现， 本文档将详细解释实现，并阐明该模型是如何工作的和为什么工作的。但别担心，不需要事先知道GANs， 但它可能需要第一次花一些时间来推理在表象的下面真
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2024-10-11 09:48:25
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GAN的概念对抗训练如何训练生成器：如果图像通过了鉴别器的检验，我们奖励生成器；如果伪造的图像被识破，我们惩罚生成器。随着训练的进展，鉴别器的表现越来越好，生成器也必须不断进步，才能骗过更好的鉴别器。最终，生成器也变得非常出色，可以生成足以以假乱真的图像。这种架构叫做生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）。它利用竞争来驱动进步，并且，我们不需要定义具
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2024-01-04 05:56:54
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?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流??欢迎各位→点赞? + 收藏⭐️ + 留言??系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣
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2024-01-29 08:21:00
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参考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像GAN解决了非监督学习中的著名问题：给定一批样本，训练一个系统能够生成类似的新样本 生成对抗网络的网络结构如下图所示：生成器(generator)：输入一个随机噪声，生成一张图片判别器(discriminator):判断输入的图片是真图片还是假
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2024-01-16 06:07:15
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史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）GAN对抗生成网络一、GAN对抗生成网络通俗介绍 通俗来说，对抗生成网络就是你给计算机一些地球人的人脸数据去训练，然后它就可以生成一些新的地球人的人脸图片。它也可以对图像进行超分辨率重构，把模糊的图片变清晰，你只需要给它模糊图片的数据和清晰图片的数据，在它遇到新的需要处理的模糊的图片时，它就可以生成清晰的图片。
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2024-03-01 15:49:02
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第一章 Pytorch和神经网络1.1 Pytorch入门在pytorch中，数据的基本单位是张量（tensor），张量可以是多维数组，简单的二维矩阵，一维列表，也可以是单值。pytorch张量比普通Python变量和numpy数组的功能更丰富，一个pytorch张量可以包含以下内容：除原始数值之外的附加信息，比如梯度值。关于它所依赖的其他张量的信息，以及这种依赖的数学表达式。这种关联张量和自动微
深度学习在图像识别问题的应用上发展较早，可以说已经很成熟，从这类问题入行的确是一个非常好的选择。但是个人总感觉还没摸到真正人工智能的前沿，比如计算机视觉领域中的一些应用：图像转换、增强现实、图像合成、风格迁移、图像修复等，具体比如把照片转成某种油画风格，还有某短视频软件把人脸慢慢转变到老的样子，在感叹的同时不免会产生探究其原理的兴趣。在研究PyTorch框架的过程中，找到了这一类应用的基础模型：生
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2023-10-21 09:44:35
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最近在学习深度学习编程，采用的深度学习框架是pytorch，看的书主要是陈云编著的《深度学习框架PyTorch入门与实践》、廖星宇编著的《深度学习入门之PyTorch》、肖志清的《神经网络与PyTorch实践》，都是入门的学习材料，适合初学者。通过近1个多月的学习，基本算是入门了，后面将深度学习与实践。这里分享一个《神经网络与PyTorch实践》中对抗生成网络的例子。它是用对抗生成网络的方法，训练
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2022-08-21 10:13:00
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文章目录一、PyTorch和神经网络1.1PyTorch入门1.2初试PyTorch和神经网络1.3改良方法1.4CUDA基础知识二、GAN初步2.1GAN的概念2.2生成1010格式规律2.3生成手写数字2.4生成人脸图像三、卷积GAN和条件式GAN3.1卷积3.2条件式3.3结语总结 之前就看过塔里克的python神经网络编程入门的神经网络，现在又买到了塔里克的新书PyTorch生成对抗网络
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2023-10-20 17:39:19
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在PyTorch的神经风格迁移一章中，我们学习了一种通过模仿艺术图像的风格来生成新数据的方法。在本章中，我们将介绍另一种生成新数据的方法，称为生成对抗网络(GANs)。GAN是一个通过学习数据分布来生成新数据的框架。GAN框架由generator和discriminator两个神经网络组成，如下图所示: 在图像生成方面，当给定噪声作为输入时，生成器生成假数据，判别器将真实图像与假图像进行分类。在训
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2024-01-03 20:41:19
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一、GAN的基本概念GAN是由Ian Goodfellow于2014年首次提出，学习GAN的初衷，即生成不存在于真实世界的数据。类似于AI具有创造力和想象力。GAN有两大护法G和D:G是generator，生成器: 负责凭空捏造数据出来D是discriminator，判别器: 负责判断数据是不是真数据这样可以简单看作是两个网络的博弈过程。在原始的GAN论文里面，G和D都是两个多层感知机网络。GAN
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2024-01-12 08:03:09
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在前面的章节中，我们已经看到了深度学习模型在解决各种计算机视觉任务方面的强大能力。我们在不同的数据集上训练和测试多个模型。现在，我们将把注意力转向这些模型的健壮性。在本章中，我们将介绍对抗样本。对抗样本是一种输入数据，它可以显著地改变模型预测，而不被人眼注意到。由于这一事实，对抗样本可能令人担忧，特别是在安全或医疗保健领域等关键任务中。在开始考虑可能的解决方案之前，了解这些攻击是如何工作的将是有益
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2024-06-13 09:28:10
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深度学习Pytorch-生成对抗网络GAN0. 往期内容1. 生成对抗网络GAN定义2. 如何训练GAN？3. 训练DCGAN实现人脸生成4. 完整代码 1. 生成对抗网络GAN定义2. 如何训练GAN？不是数值上的逼近，而是分布上的逼近。3. 训练DCGAN实现人脸生成4. 完整代码gan_demo.py# -*- coding: utf-8 -*-
"""
# @file name : g
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2023-08-21 16:48:58
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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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# 生成对抗网络（GAN）简介及其在PyTorch中的应用
## 引言
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种用于生成新的数据样本的深度学习模型。GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成新的样本，而判别器负责对生成的样本进行分类，判断其是否与真实样本相似。两个网络相互对
原创
2023-08-30 10:18:39
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# 学习使用PyTorch实现生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，能够通过竞争性训练生成看似真实的数据。GAN 主要由两个部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。下面将详细介绍如何使用PyTorch实现一个简单的GAN。本教程将逐步教你如何构建和训练一个GAN模型，生成类似于手写数字（如MNIST数据集）的图像。
## 流程概
pytorch生成对抗示例 本文对ML（机器学习）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。图像添加难以察觉的扰动会导致模型性能大不相同。通过图像分类器上的示例探讨该主题。使用第一种也是最流行的攻击方法之一，即快速梯度符号攻击算法（FGSM）来迷惑 MNIST 分类器。 1.威胁模
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2021-02-09 22:32:00
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