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进程概念
unifier
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生成对抗网络
2024/4/11 21:01:46
【论文阅读】GAN阅读笔记
Generative Adversarial Nets
标题
分辨模型：对于数据判断类别
生成模型：生成数据的本身
Nets
两个网络相互对抗
摘要
如果是开创性的工作的话，就用wikipedia式的写法
通过一个对抗的过程训练一个生成模型
G用来抓住整个数据的分布&…
《论文阅读28》Unsupervised 3D Shape Completion through GAN Inversion
GAN，全称GenerativeAdversarialNetworks，中文叫生成式对抗网络。顾名思义GAN分为两个模块，生成网络以及判别网络，其中
生成网络负责根据随机向量产生图片、语音等内容，产生的内容是数据集中没有见过的，也可…
MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）
为了构建有效的图像深度学习模型，数据增强是一个非常行之有效的方法。图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。广义的图像数据增强算法包括：几何变换、颜色空间增强、核滤波器、混合图像、随机擦除、特征空间增…
![[WGAN] Wasserstein GAN](https://img-blog.csdnimg.cn/18745e50f7b04bbfa47069b626818928.png)
[WGAN] Wasserstein GAN
看这个解析讲的也挺好的：令人拍案叫绝的Wasserstein GAN - 知乎
1、背景 GAN的训练是delicate和unstable的。需要定义一个连续的距离，来衡量模型distribution和真实distribution之间的差异。 2、贡献 提出了Wasserstein-GAN，用Earth Mover (…
GAN：WGAN前作
WGAN前作：有原则的方法来训练GANs
论文：https://arxiv.org/abs/1701.04862
发表：ICLR 2017
本文是wgan三部曲的第一部。文中并没有引入新的算法，而是标是朝着完全理解生成对抗网络的训练动态过程迈进理论性的一步。 文中基本是…
中文分词和tfidf特征应用
文章目录 引言1. NLP 的基础任务 --分词2. 中文分词2.1 中文分词-难点2.2 中文分词-正向最大匹配2.2.1 实现方式一2.2.2 实现方式二 利用前缀字典 2.3 中文分词-反向最大匹配2.4 中文分词-双向最大匹配2.5 中文分词-jieba分词2.5.1 基本用法2.5.2 分词模式2.5.3 其他功能 2.6 三…
第G7周：Semi-Supervised GAN 理论与实战
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍦 参考文章：365天深度学习训练营-第G7周：Semi-Supervised GAN 理论与实战（训练营内部成员可读） 🍖 原作者：K同学啊|接…
【计算机视觉|人脸建模】PanoHead：360度几何感知的3D全头合成
本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处 标题：PanoHead: Geometry-Aware 3D Full-Head Synthesis in 360 ∘ ^{\circ} ∘
链接：[2303.13071] PanoHead: Geometry-Aware 3D Full-Head Synthesis in 360 ∘ ^{\circ} ∘ (arx…
Hi-Net：用于多模态MR图像合成的混合融合网络
Hi-Net: Hybrid-Fusion Network for Multi-Modal MR Image Synthesis Hi-Net：用于多模态MR图像合成的混合融合网络背景贡献实验方法the modality-specific network（模态特定网络）multi-modal fusion networkmulti-modal synthesis network 损…
探索 GAN 和 VAE 之外的 NLP 扩散模型
介绍
扩散模型最近引起了极大的关注，特别是在自然语言处理（NLP）领域。基于通过数据扩散噪声的概念，这些模型在各种NLP任务中表现出了卓越的能力。在本文中，我们将深入研究扩散模型，了解其基本原理，并探讨实际应用、优势、计算注意事项、扩散模型在多模态数据处理中的相…
人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第四章 - 生成对抗网络（GANs），AI的“造假”高手
生成对抗网络（GANs）：AI的“造假”高手
在人工智能（AI）的世界里，有一种神奇的技术能够生成逼真度极高的假图像、假声音等数据，它就是生成对抗网络（GANs）。GANs通过两个神…
第四十周：文献阅读+GAN
目录
摘要
Abstract
文献阅读：结合小波变换和主成分分析的长短期记忆神经网络深度学习在城市日需水量预测中的应用
现有问题
创新点
方法论
PCA（主要成分分析法）
DWT（离散小波变换）
DWT-PCA-LSTM模型
研究实…
AOT-GAN + onnx部署 + gradio 实现在线图像修复
运行环境说明，其依赖： torch + python-opencv + onnxruntime + gradio + numpy + einops
1、模型转onnx
可以直接下载博主导出的onnx模型 https://download.csdn.net/download/a486259/88736610
1.1 预训练pt模型下载
下载place2 预训练模型，图中红色部分，模型保存为pl…
GAN生成对抗网络介绍
GAN简介
GAN 全称是Generative Adversarial Networks，即生成对抗网络。 “生成”表示它是一个生成模型，而“对抗”代表它的训练是处于一种对抗博弈状态中的。 一个可以自己创造数据的网络！
判别模型与生成模型
判别模型（Discr…
关于时空数据的培训 GAN：实用指南（第 02/3 部分）
一、说明 在本系列关于训练 GAN 实用指南的第 1 部分中，我们讨论了 a） 鉴别器 （D） 和生成器 （G） 训练之间的不平衡如何导致模式崩溃和由于梯度消失而导致静音学习，以及 b） GAN 对超参…
【计算机视觉|生成对抗】非配对图像到图像的翻译：使用循环一致对抗网络（CycleGAN）
本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处 标题：Unpaired Image-to-Image Translation Using Cycle-Consistent Adversarial Networks
链接：[1703.10593] Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adver…
![[oneAPI] 手写数字识别-GAN](https://img-blog.csdnimg.cn/af48294b2b0d438993e6c6130dbd462b.png)
[oneAPI] 手写数字识别-GAN
[oneAPI] 手写数字识别-GAN 手写数字识别参数与包加载数据模型训练过程结果 oneAPI 比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517 Intel DevCloud for oneAPI：https://devcloud.intel.com/oneapi/get_started/aiAnalyticsToolki…
Conditional GAN
Text-to-Image
对于根据文字生成图像的问题，传统的做法就是训练一个NN，然后输入一段文字，输出对应一个图片，输出图片与目标图片越接近越好。存在的问题就是，比如火车对应的图片有很多张，如果用传统的NN来训…
GAN网络系列博客(三)：不受坐标限制的GAN(StyleGAN3)
目录 1. 概述 2. 连续信号分析 2.1 等变网络层 3. 具体实现 3.1 傅里叶特征和基础简化 3.2 根据连续插值进行的步骤重建 4.实验 总结 Reference 关于StyleGAN系列博客的收尾之作，StyleGAN3已经鸽了太久了。说实话，前两篇StyleGAN说的什么内容࿰…
9.2【人工智能与深度学习】世界模型和生成对抗网络
【人工智能与深度学习】世界模型和生成对抗网络 自主控制世界模型什么是“世界模型”？经典设定改善强化学习生成对抗网络 (GAN)自主控制世界模型
自监督学习的一个重要用处是用来学习世界模型。当人们做事情时，我们有着一个内在模型来模拟世界是怎么运作的，譬如当我们9个月…
【论文精读】对Generative Adversarial Net的一点理解
Generative Adversarial Net
摘要
作者提出了一种新的框架，通过对抗来评估生成模型，通过同时训练两个模型：用来模拟数据分布生成模型G，以及辨别模型D，用来评估采样来自训练数据而非生成模型G的概率。
G的训练…
深度生成模型之GAN的评估 -＞（个人学习记录笔记）
文章目录 深度生成模型之GAN的评估图像翻译的应用1. 风格迁移2. 数据增强3. 经典图像任务4. 内容创作5. 人脸图像编辑6. 人体图像编辑 图像翻译模型1. 有监督图像翻译模型2. 无监督图像翻译模型3. 多域图像翻译模型 深度生成模型之GAN的评估
图像翻译的应用
1. 风格迁移
各类…
基于Tensorflow的最基本GAN网络模型
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import glob
import os
#（1）创建输入管道
# 导入原始数据
(train_images, train…
李宏毅机器学习第二十三周周报 Flow-based model
文章目录 week 23 Flow-based model摘要Abstract一、李宏毅机器学习1.引言2.数学背景2.1Jacobian2.2Determinant2.3Change of Variable Theorem 3.Flow-based Model4.GLOW 二、文献阅读1. 题目2. abstract3. 网络架构3.1 change of variable formula3.2 Coupling layers3.3Prop…
论文笔记：Continuous Trajectory Generation Based on Two-Stage GAN
2023 AAAI
1 intro
1.1 背景
建模人类个体移动模式并生成接近真实的轨迹在许多应用中至关重要 1）生成轨迹方法能够为城市规划、流行病传播分析和交通管控等城市假设分析场景提供仿仿真数据支撑2）生成轨迹方法也是目前促进轨迹数据开源共享与解决轨迹数…
（2022，MoCA）Few-shot 图像生成的原型记忆（Prototype Memory）和注意力机制
Prototype Memory and Attention Mechanisms for Few Shot Image Generation
公众号：EDPJ
目录
0. 摘要
1. 简介
2. 相关工作
3. 方法
3.1 原型记忆学习
3.2 记忆概念注意力（MEMORY CONCEPT ATTENTION，MoCA）
3.3 空间上…
大数据机器学习GAN：生成对抗网络GAN全维度介绍与实战
文章目录 大数据机器学习GAN：生成对抗网络GAN全维度介绍与实战一、引言1.1 生成对抗网络简介1.2 应用领域概览1.3 GAN的重要性 二、理论基础2.1 生成对抗网络的工作原理2.1.1 生成器生成过程 2.1.2 判别器判别过程 2.1.3 训练过程训练代码示例 2.1.4 平衡与收敛 2.2…
说说 style gan 中的感知路径长度（Perceptual Path Length）
我在之前的博库中介绍了 style gan 的基本原理，原文中有提出感知路径长度（Perceptual Path Length）的概念。这是一种评价生成器质量的方式。 PPL基本思想：给出两个随机噪声 z 1 , z 2 ，为求得两点的感知路径长度PPL…
【论文笔记】基于GAN的三维医学图像跨模态配准模型 Deform-GAN
本文是关于《DEFORM-GAN:AN UNSUPERVISED LEARNING MODEL FOR DEFORMABLE REGISTRATION》论文的阅读笔记。 一、简介
文章提出了一种基于 GAN 的三维医学图像跨模态配准模型 Deform-GAN，并首次将梯度损失（gradient loss）应用到基于深度学习的…
arXiv学术速递11.28
文章目录 CalibFormer: A Transformer-based Automatic LiDAR-Camera Calibration NetworkOpenNet: Incremental Learning for Autonomous Driving Object Detection with Balanced LossTrainwreck: A damaging adversarial attack on image classifiersInstruct2Attack: Langu…
Keras搭建SRGAN
一. SRGAN介绍 1.1 相关知识介绍
相关定义：SR（Super Resolution） LR（Low Resolution） HR（High Resolution） MOS（mean opinion score）提出新评价标准： 在SR中…
Keras搭建ACGAN生成MNIST手写体图片
一. CGAN和ACGAN 1. CGAN
普通的GAN输入的是一个N维的正态分布随机数\color{red}随机数随机数，而CGAN会为这个随机数添上标签\color{red}随机数添上标签随机数添上标签；CGAN利用Embedding层将正整数（索引值）转换为固定尺寸的稠密…
靶场搭建——搭建pikachu靶场
搭建pikachu靶场 搭建pikachu靶场1、win11本机搭建步骤2、虚拟机win2012搭建步骤 我所碰见的问题以及解决方式： 搭建pikachu靶场
这里我所运用到的材料有：首先我最终是在虚拟机中环境为win2012和主机都搭建完成。 （一个即可）
Ph…
9. 深度学习——GAN
机器学习面试题汇总与解析——GAN
本章讲解知识点 从 GAN 讲起本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正…
AIGC实战——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
AIGC实战——生成对抗网络 0. 前言1. 生成对抗网络1.1 生成对抗网络核心思想1.2 深度卷积生成对抗网络2. 数据集分析3. 构建深度卷积生成对抗网络3.1 判别器3.2 生成器3.3 DCGAN 模型训练4. GAN 训练技巧4.1 判别器强于生成器4.2 生成器强于判别器4.3 信息量不足4.4 超参数小结…
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用—— CG-3DSRGAN：用于从低剂量PET图像恢复图像质量的分类指导的3D生成对抗网络
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用—— CG-3DSRGAN：用于从低剂量PET图像恢复图像质量的分类指导的3D生成对抗网络
本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generative adversarial networks, GANs）在医学影像中的应用。文献…
学习笔记：Pytorch利用MNIST数据集训练生成对抗网络（GAN）
2023.8.27 在进行深度学习的进阶的时候，我发了生成对抗网络是一个很神奇的东西，为什么它可以“将一堆随机噪声经过生成器变成一张图片”，特此记录一下学习心得。
一、生成对抗网络百科 2014年，还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfello…
BTS-GAN：基于MRI和条件对抗性网络的乳腺肿瘤计算机辅助分割系统
BTS-GAN: Computer-aided segmentation system for breast tumor using MRI and conditional adversarial networks BTS-GAN：基于MRI和条件对抗性网络的乳腺肿瘤计算机辅助分割系统背景贡献实验方法Parallel dilated convolution module（并行扩展卷积模块…
【论文笔记】ASNet：基于生成对抗网络（GAN）的无监督单模和多模配准网络（范敬凡老师）
本文是论文《Adversarial learning for mono- or multi-modal registration》的阅读笔记，是范敬凡老师的工作，是文章《Adversarial Similarity Network for Evaluating Image Alignment in Deep Learning based Registration》中工作的延续。关于后一篇文…
从头开始制作扩散模型（实现快速扩散模型的简单方法）
一、说明 本文是关于自己从头开始构建扩散模型的教程。我总是喜欢让事情变得简单易行，所以在这里，我们避免了复杂的数学。这不是一个正常的扩散模型。相反，我称之为快速扩散模型。将仅使用卷积神经网络（CNN）来制作扩散…
【论文阅读-2】Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation（CUT）
CUT阅读笔记 论文标题： Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation论文作者：Taesung Park, Alexei A. Efros, Richard Zhang, Jun-Yan Zhu机构：University of California, Berkeley; Adobe Research开源代码：…
深度学习7:生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN
生成对抗网络 – GAN 是最近2年很热门的一种无监督算法，他能生成出非常逼真的照片，图像甚至视频。我们手机里的照片处理软件中就会使用到它。 目录 生成对抗网络 GAN 的基本原理
大白话版本
非大白话版本
第一阶段：固定「判别器D」&#x…
【计算机视觉|生成对抗】用于高保真自然图像合成的大规模GAN训练用于高保真自然图像合成的大规模GAN训练（BigGAN）
本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处 标题：Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis
链接：[1809.11096] Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis (arxiv.org…
16 dlsys GAN
和有监督的分类工作不同，生成任务的目标更不明确。难以评价生成结果的好坏。
Oracle discriminator 假设我们有一个先知判别器oracle discriminator可以分辨我们生成的内容是真还是假。 D(x) 表示判别数据为真的概率。
我们想让生产成的结果足够真实，所…
生成模型 -- GAN
文章目录 1. 生成模型与判别模型1.1 生成模型 2. VAE3. GAN3.1 GAN-生成对抗网络3.2 GAN-生成对抗网络的训练3.2.1 判别模型的训练：3.2.2 生成网络的训练： 4. LeakyReLU5. GAN代码实例 1. 生成模型与判别模型
生成模型与判别模型 我们前面几章主要介绍了…
gan实战（DCGAN、）
一、DCGAN
1.1 参数 （1）输入：会被放缩到6464 （2）输出：6464 （3）数据集： 1.2 实现
import glob
import torch
from PIL import Image
from torch import nn
from torch.u…
Keras搭建CycleGAN
Keras搭建CycleGAN
1. 原理
参考：CycleGAN原理
2. 数据准备
2.1 数据下载
斑马to黄种马的数据集下载： https://people.eecs.berkeley.edu/~taesung_park/CycleGAN/datasets/horse2zebra.zip苹果to橘子数据集下载： https://people.eecs.b…
PyTorch训练简单的生成对抗网络GAN
文章目录 原理代码结果参考 原理
同时训练两个网络：辨别器Discriminator 和 生成器Generator Generator是 造假者，用来生成假数据。 Discriminator 是警察，尽可能的分辨出来哪些是造假的，哪些是真实的数据。
目的：使…
生成对抗网络——研讨会
时隔一年，再跟着李沐大师学习了GAN之后，仍旧没能在离散优化中实现通用的应用，实在惭愧，借着组内研讨会的机会，再队GAN的前世今生做一个简单的综述。
GAN产生的背景
目前与GAN相关的应用
去reddit社区的机器学习板块…
【读论文】AT-GAN
【读论文】AT-GAN 介绍网络架构生成器IAMSTM 辨别器 损失函数SEM损失内容损失结构损失对抗损失 总结参考 论文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S156625352200255X 如有侵权请联系博主
介绍
大概是刚开学的时候就读到一篇文章，看完…
NLP（3）--GAN
目录
一、概述
二、算法过程
三、WGAN
1、GAN的不足
2、JS散度、KL散度、Wasserstein距离
3、WGAN设计
四、Mode Collapse and Mode Dropping
1、Mode Collapse
2、Mode Dropping
3、FID
四、Conditional GAN 一、概述 GAN（Generative Adversial Networ…
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——用于生成前列腺MR-only影像治疗剂量规划的合成CT的深度学习模型：多中心研究
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——用于生成前列腺MR-only影像治疗剂量规划的合成CT的深度学习模型：多中心研究
本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generative adversarial networks, GANs）在医学影像中的应用。文…
【深度学习】生成对抗网络（GANs）详解！
一、概述 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型，用来通过计算机生成数据，由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中(至少)两个模块：生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Mod…
使用 DCGAN 生成动漫面孔-附训练数据集下载
介绍
在这个项目中，我们的目标是使用深度卷积生成对抗网络（DCGAN）算法生成高质量的动漫面孔。该项目使用的数据集包含 63,632 个动漫面孔，经过精心策划，以确保质量和吸引力。这个项目背后的动机是实现一个简单的梦想，即生成完美的 waifus，可爱的女性动漫面孔，捕捉动漫…
大语言模型：开启自然语言处理新纪元
导言 大语言模型，如GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3），标志着自然语言处理领域取得的一项重大突破。本文将深入研究大语言模型的基本原理、应用领域以及对未来的影响。
1. 简介 大语言模型是基于深度学习和变压器&…
【人工智能与深度学习】生成对抗网络（GAN）
【人工智能与深度学习】生成对抗网络（GAN） 对抗性生成网络(GANs)可变自动编码器(VAE)与对抗性生成网络(GANs)的差別用对抗性生成网络(GANs)时，最有可能令人做错的地方1. 制作2. 消失的梯度3. 崩溃模式深度卷积对抗性生成网络(简称DCGAN)源代码生成器辨别器对抗性生成网络(GA…
GAN：WGAN-DIV
论文：https://arxiv.org/pdf/1712.01026.pdf
代码：
发表：2018 摘要
在计算机视觉的许多领域中，生成对抗性网络已经取得了巨大的成功，其中WGANs系列被认为是最先进的，主要是由于其理论贡献和竞争的定性表…
用于从未配对的3D医学图像中进行多模式分割的统一生成对抗性网络
Unified generative adversarial networks for multimodal segmentation from unpaired 3D medical images 用于从未配对的3D医学图像中进行多模式分割的统一生成对抗性网络背景积累 贡献难点：贡献： 实验Effect of the weight λshape（形状损…
【AI】人工智能爆发推进器之生成对抗网络
目录
一、什么是生成对抗网络
二、发展历程
三、应用场景
四、小案例：使用GAN生成手写数字
4.1 问题描述
4.2 代码实现 一、什么是生成对抗网络
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是深度学习中的一种…
在TensorFlow中使用GAN生成图像
一、说明 本文详细论述，如何在tensorflow下，在mnist数据集合上进行GAN实现。包括：框架建立、数据集读出、生成器、鉴别器、代价函数、优化等具体步骤的代码实现。
二、GAN框架介绍
生成器：此组件负责生成新图像。鉴别器…
【论文阅读】(VAE-GAN)Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric
论文地址;[1512.09300] Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric (arxiv.org) /
一、Introduction
主要讲了深度学习中生成模型存在的问题，即常用的相似度度量方式（使用元素误差度量）对于学习良好的生成模型存在一定…
生成对抗网络（GAN）手写数字生成
文章目录 一、前言二、前期工作1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步） 二、什么是生成对抗网络1. 简单介绍2. 应用领域 三、网络结构四、构建生成器五、构建鉴别器六、训练模型1. 保存样例图片2. 训练模型 七、生成动图 一、前言
我的环境࿱…
Springer build pdf乱码
在textstudio中编辑时没有错误，在editor manager生成pdf时报错。 首先不要改源文件，着重看你的上传顺序： 将.tex文件，.bst文件，.cls文件，.bib文件, .bbl文件的类型，在editor manager中是Item。…
CycleGAN 是如何工作的？
一、说明 CycleGAN即循环对抗网络，是图像翻译成图像的模型；是Pix2Pix模型的扩展，区别在于，Pix2Pix模型需要输入图像和目标图像成对给出训练，CycleGAN则不需要，例如：从 SAR 生成 RGB 图像、从 RG…
【零参考GAN:Pansharpening】
ZeRGAN: Zero-Reference GAN for Fusion of Multispectral and Panchromatic Images
（用于多光谱和全色图像融合的零参考GAN）
本文提出了一种融合低空间分辨率多光谱(LR MS)和高空间分辨率全色(PAN)图像的新的全色锐化方法–零参考生成对抗网络(ZeRGAN…
深度学习中对抗生成网络GAN背后的数学原理
引言
GAN的风暴席卷了整个深度学习圈子，任何任务似乎套上GAN的壳子，立马就变得高大上了起来。那么，GAN究竟是什么呢？
GAN的主要应用目标：
生成式任务（生成、重建、超分辨率、风格迁移、补全、上采样等&a…
【生成对抗网络】初识GAN
论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.2661v1
前言 生成对抗网络（Generative Adversarial Nets， GAN）是由Ian Goodfellow，Yoshua Bengio等人在2014年提出的，直到现在，依旧是最火的生成任务算法…
GAN实现mnist生成
GAN参考，他写的超好
# 导入包
%matplotlib inlineimport time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimport torch
import torch.nn as nnimport torchvision
from torchvision import models
from torchvision import transforms# 如果有gpu就用gpu…
简单描述模型的鲁棒性和泛化性的区别
鲁棒性
鲁棒性：对于输入扰动或对抗样本的性能。
加入小扰动，或进行数据增强。对于我们正常使用的模型，或者小数据集，需要进行数据增强，增强模型的鲁棒性，并且可以提升模型泛化能力，即在测试集…
了解变分自动编码器 (VAE)
一、介绍 在过去的几年中，由于（并暗示）该领域取得了一些惊人的进步，基于深度学习的生成模型引起了越来越多的兴趣。依靠大量的数据、精心设计的网络架构和智能训练技术，深度生成模型表现出了令人难以置信的能力&#x…
【学习笔记】GAN实战（基础）
本文介绍构建和训练生成对抗网络（GAN）的方法。
生成对抗网络（GAN）与生成模型导论
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）
GAN简介
机器学习算法擅长识别已有数据中的模式，并将这种能力用于分类（为样本分配正确类别）和回归（根据一系列的输入进行数值…
【实战精选】掌握图像风格迁移：构建基于生成对抗网络的系统
1.研究背景与意义
随着计算机技术的不断发展，图像处理和计算机视觉领域取得了长足的进步。图像风格迁移是其中一个备受关注的研究方向，它可以将一幅图像的风格特征应用到另一幅图像上，从而创造出新的图像。这项技术具有广泛的应用前景&#…
TRB 2024论文分享：基于生成对抗网络和Transformer模型的交通事件检测混合模型
TRB（Transportation Research Board，美国交通研究委员会，简称TRB）会议是交通研究领域知名度最高学术会议之一，近年来的参会人数已经超过了2万名，是参与人数和国家最多的学术盛会。TRB会议几乎涵盖了交通领域…
AI：75-基于生成对抗网络的虚拟现实场景增强
🚀 本文选自专栏：AI领域专栏 从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。 📌📌📌在这个漫长的过程，中途遇到了不少问题，但是…
生成对抗网络GAN Pytorch实现
# codingutf-8
import torch.autograd
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torchvision.utils import save_image
import os# 创建文件夹
if not os.path.exists(./img2):o…
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——3DGAUnet：一种带有基于3D U-Net的生成器的3D生成对抗网络
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——3DGAUnet：一种带有基于3D U-Net的生成器的3D生成对抗网络
给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generative adversarial networks, GANs）在医学影像中的应用。文献的研究内容包括同模态…
原始GAN-pytorch-生成MNIST数据集（代码）
文章目录原始GAN生成MNIST数据集1. Data loading and preparing2. Dataset and Model parameter3. Result save path4. Model define6. Training7. predict原始GAN生成MNIST数据集
原理很简单，可以参考原理部分原始GAN-pytorch-生成MNIST数据集（原理&am…
Generative Adversarial Network (GAN)
文章目录一、Basic Idea of GANGenerationAlgorithm二、GAN as structured learning三、Can Generator learn by itself?四、Can Discriminator generate?Discriminator - Training五、A little bit theory总结一、Basic Idea of GAN
Generation
We will control what to g…
StyleGAN：彻底改变生成对抗网络的艺术
一、介绍 多年来，人工智能领域取得了显着的进步，其中最令人兴奋的领域之一是生成模型的发展。这些模型旨在生成与人类创作没有区别的内容，例如图像和文本。其中，StyleGAN（即风格生成对抗网络）因其创建高度逼…
揭秘：Wasserstein GAN与梯度惩罚（WGAN-GP）
一、说明 什么是梯度惩罚？为什么它比渐变裁剪更好？如何实施梯度惩罚？在提起GAN对抗网络中，就不能避免Wasserstein距离的概念，本篇为系列读物，目的是揭示围绕Wasserstein-GAN建模的一些重要概念进行探讨。 图…
生成式模型对比：扩散模型、GAN 与 VAE
引言
深度生成式模型应用于图像、音频、视频合成和自然语言处理等不同领域。随着深度学习技术的快速发展，近年来不同的深度生成模型出现了爆炸式的增长。这导致人们越来越有兴趣比较和评估这些模型的性能和对不同领域的适用性。在
本文中，我们的目标是…
TensorFlow实战教程（二十六）-什么是生成对抗网络GAN？基础原理和代码普及
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了Keras实现经典的深度学习文本分类算法，包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN。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、…
【论文笔记】LARA：基于GAN的解决冷启动问题的推荐系统
本文是关于论文《LARA: Attribute-to-feature Adversarial Learning for New-item Recommendation》的阅读笔记。 由于冷启动问题的存在，在电商网站中为用户推荐新物品是一个极具挑战的问题，为了解决该问题，文本提出的 LARA 模型是 adversari…
使用Pytorch从零开始构建WGAN
引言
在考虑生成对抗网络的文献时，Wasserstein GAN 因其与传统 GAN 相比的训练稳定性而成为关键概念之一。在本文中，我将介绍基于梯度惩罚的 WGAN 的概念。文章的结构安排如下：
WGAN 背后的直觉；GAN 和 WGAN 的比较；…
使用GAN进行异常检测
自从基于Stable Diffusion的生成模型大火以后，基于GAN的研究越来越少了，但是这并不能说明他就没有用了。异常检测是多个研究领域面临的重要问题，包括金融、医疗保健和网络安全。检测和正确分类未见的异常是一个具有挑战性的问题，多…
详细介绍生成对抗网络 (GAN) 的原理和基于Pytorch源码的实现
介绍
GAN 是一种使用 CNN（卷积神经网络）等深度学习方法进行生成建模的方法。生成建模是一种无监督学习方法，涉及自动发现和学习输入数据中的模式，以便该模型可用于从原始数据集中生成新示例。
GAN 是一种通过将问题构建为具有两个子模型的监督学习问题来训练生成模型的方…
GAN在图像数据增强中的应用
在图像数据增强领域，生成对抗网络（GAN）的应用主要集中在通过生成新的图像数据来扩展现有数据集的规模和多样性。这种方法特别适用于训练数据有限的情况，可以通过增加数据的多样性来提高机器学习模型的性能和泛化能力。 以下是GAN在…
GAN：DCGAN-深度卷积生成对抗网络
论文：https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf
发表：ICLR 2016 一、架构创新 1：全卷积网络：用逐步卷积代替确定性的空间池化函数（如maxpooling），使网络学习自己的空间下采样。使用这种方法&#…
生成对抗网络（DCGAN）手写数字生成
文章目录 一、前言二、前期工作1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步） 二、什么是生成对抗网络1. 简单介绍2. 应用领域 三、创建模型1. 生成器2. 判别器 四、定义损失函数和优化器1. 判别器损失2. 生成器损失 五、定义训练循环六、训练模型七、创建 G…
深度学习（4）---生成式对抗网络(GAN)
文章目录 一、原理讲述1.1 概念讲解1.2 生成模型和判别模型 二、训练过程2.1 训练原理2.2 损失函数 三、应用 一、原理讲述
1.1 概念讲解 1. 生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种深度学习模型，是近年来复杂…
生成对抗网络Generative Adversarial Network，GAN
Basic Idea of GAN
Generation（生成器）
Generation是一个neural network，它的输入是一个vector，它的输出是一个更高维的vector，以图片生成为例，输出就是一张图片，其中每个维度的值代表生…
了解生成对抗网络 （GAN）
一、介绍 Yann LeCun将其描述为“过去10年来机器学习中最有趣的想法”。当然，来自深度学习领域如此杰出的研究人员的赞美总是对我们谈论的主题的一个很好的广告！事实上，生成对抗网络（简称GAN）自2014年由Ian J. Goodfel…
【GAN】数据增强基础知识
最近要用到，但是一点基础都没有，故开个文章记录一下笔记
目录
GAN
DCGAN
WGAN
EEGGAN GAN
参考
生成对抗网络（GAN） - 知乎 (zhihu.com)
文章
[1406.2661] Generative Adversarial Networks (arxiv.org)
代码
GitHub - …
arXiv学术速递笔记11.28
文章目录 一、自动驾驶/目标检测CalibFormer: A Transformer-based Automatic LiDAR-Camera Calibration NetworkOpenNet: Incremental Learning for Autonomous Driving Object Detection with Balanced Loss 二、对抗攻击/安全防御Trainwreck: A damaging adversarial attack…
强化学习——简单解释
一、说明 最近 OpenAI 上关于 Q-star 的热议激起了我温习强化学习知识的兴趣。这是为强化学习 (RL) 新手提供的复习内容。
二、强化学习的定义 强化学习是人类和其他动物用来学习的学习类型。即，通过阅读房间来学习。（从反馈中学习）。让我解…
16 dplsys GAN
和有监督的分类工作不同，生成任务的目标更不明确。难以评价生成结果的好坏。
Oracle discriminator 假设我们有一个先知判别器oracle discriminator可以分辨我们生成的内容是真还是假。
我们想让生产成的结果足够真实，所以要 fool Oracle discriminato…
Python实现的一个简单的GAN（生成对抗网络）例子
一个简单的GAN（生成对抗网络）例子
以下是使用Python实现的一个简单的GAN（生成对抗网络）例子，它可以生成手写数字图像
python
# Importing libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tenso…
深度学习之八（生成对抗网络--Generative Adversarial Networks，GANs）
概念
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks， GANs）是一种深度学习模型，由 Ian Goodfellow 等人于2014年提出。GAN 的目标是通过训练两个神经网络（生成器和判别器），使得生成器能够生成与真实数据相似的样本，而判别器能够区分真实样本和生成样本。这两个网络相…
libtorch c++复现cycle gan网络
目录 1. 原论文论文：https://arxiv.org/abs/1703.10593
2. 代码
2.1 下采样
2.2 残差块 2.3 上采样模块
2.4 生成器代码
3. 判别器
3.1 判别器组件 3. 2 判别器 4. 训练
4.1 输入数据
4.2 生成器loss函数结构图 4.3 判别器loss结构图 1. 原论文 论文&…
AIGC实战——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Net, CGAN)
AIGC实战——条件生成对抗网络 0. 前言1. CGAN架构2. 模型训练3. CGAN 分析小结系列链接 0. 前言
我们已经学习了如何构建生成对抗网络 (Generative Adversarial Net, GAN) 以从给定的训练集中生成逼真图像。但是，我们无法控制想要生成的图像类型，例如控…
【深度学习】gan网络原理生成对抗网络
【深度学习】gan网络原理生成对抗网络
GAN的基本思想源自博弈论你的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习的方式训练，目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本。
1.下载数据并对数据进行规范
transform tran…
【论文综述】一篇关于GAN在计算机视觉邻域的综述
前言
这是一篇关于GAN在计算机视觉领域的综述。
正文
生成对抗网络是一种基于博弈论的生成模型，其中神经网络用于模拟数据分布。应用领域：语言生成、图像生成、图像到图像翻译、图像生成文本描述、视频生成。GAN模型能够复制数据分布并生成合成数据&a…
【GAN小白入门】Semi-Supervised GAN 理论与实战
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊🚀 文章来源：K同学的学习圈子论文原文：Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks.pdf在学习GAN的时候你有没有想过这样一个问题呢，如果我们生成的图像是带有标签的，例如数…
GAN：PacGAN-生成对抗网络中两个样本的威力
论文：https://arxiv.org/pdf/1712.04086.pdf
代码：GitHub - fjxmlzn/PacGAN: [NeurIPS 2018] [JSAIT] PacGAN: The power of two samples in generative adversarial networks
发表：2016 一、摘要
1：GAN最重大的缺陷是…
使用Pytorch实现频谱归一化生成对抗网络(SN-GAN)
自从扩散模型发布以来，GAN的关注度和论文是越来越少了，但是它们里面的一些思路还是值得我们了解和学习。所以本文我们来使用Pytorch 来实现SN-GAN
谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络，它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。谱归一化是…
P58 生成式对抗网络（GAN）
Generator
network as generator x 和 z 同时作为 network的输入 z服从一定的简单分布 生成复杂分布的y
为什么要训练 generator , 为什么输出是要一个分布？ 为了适应一些具有创造性的任务 ，答案有多种可能。比如打游戏可能向左。可能向右。 加入一个…
[PyTorch][chapter 54][GAN- 1]
前言： GAN playground: Experiment with Generative Adversarial Networks in your browser 生成对抗网络（Generative Adversarial Nets，GAN）是一种基于对抗学习的深度生成模型，最早由Ian Goodfellow于2014年在《Gener…
GAN生成对抗模型根据minist数据集生成手写数字图片
文章目录 1.项目介绍2相关网站3具体的代码及结果导入工具包设置超参数定义优化器，以及损失函数训练时的迭代过程训练结果的展示 1.项目介绍 通过用minist数据集进行训练，得到一个GAN模型，可以生成与minist数据集类似的图片。 GAN是一种生成模…
生成对抗网络 | Python实现StackGAN生成对抗神经网络
生成对抗网络 | Python实现StackGAN生成对抗神经网络 目录 生成对抗网络 | Python实现StackGAN生成对抗神经网络效果一览文章概述环境准备程序设计参考资料效果一览 文章概述 生成对抗网络 | Python实现StackGAN生成对抗神经网络 环境准备 python 2.7 TensorFlow 0.12 prettyte…
深度学习第5天：GAN生成对抗网络
☁️主页 Nowl 🔥专栏 《深度学习》 📑君子坐而论道，少年起而行之 一、GAN
1.基本思想 想象一下，市面上有许多仿制的画作，人们为了辨别这些伪造的画，就会提高自己的鉴别技能，然后仿制者…
论文阅读：Blind Super-Resolution Kernel Estimation using an Internal-GAN
这是发表在 2019 年 NIPS 上的一篇文章，那个时候还叫 NIPS，现在已经改名为 NeurIPS 了。文章中的其中一个作者 Michal Irani 是以色 Weizmann Institute of Science (魏茨曼科学研究学院) 的一名教授，对图像纹理的内在统计规律有着很深入的研…
GAN里面什么时候用detach的说明
在生成对抗网络（GAN）中，生成器（G）和判别器（D）通常是两个独立的神经网络，它们之间会有梯度传播的互动。下面是一个简单的GAN的PyTorch实现，用于生成一维数据，以…
AIGC实战——WGAN(Wasserstein GAN)
AIGC实战——WGAN 0. 前言1. WGAN-GP1.1 Wasserstein 损失1.2 Lipschitz 约束1.3 强制 Lipschitz 约束1.4 梯度惩罚损失1.5 训练 WGAN-GP 2. GAN 与 WGAN-GP 的关键区别3. WGAN-GP 模型分析小结系列链接 0. 前言
原始的生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 在…
![[PyTorch][chapter 55][WGAN]](https://img-blog.csdnimg.cn/4a177ffcb7364a60968bc31a5314cec6.png)
[PyTorch][chapter 55][WGAN]
前言： 前面讲到GAN 在训练生成器的时候，如果当前的Pr 和 Pg 的分布不重叠场景下：
JS散度为一个固定值，梯度为0，导致无法更新生成器G WGAN的全称是WassersteinGAN，它提出了用Wasserstein距离（也…
深度生成模型之GAN优化目标设计与改进 -＞（个人学习记录笔记）
文章目录 深度生成模型之GAN优化目标设计与改进原始GAN优化目标的问题1. JS散度度量问题2. 梯度问题 优化目标的设计与改进1. 最小二乘损失GAN2. Energy-based GAN(EBGAN)3. Wasserstein GAN4. WGAN-GP5. Boundary Equilibrium GAN(BEGAN)6. Loss Sensitive GAN7. Relativeisti…
数据生成 | MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成
数据生成 | MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成 目录 数据生成 | MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成生成效果基本描述程序设计参考资料 生成效果 基本描述 数据生成 | MATLAB实现GAN生成对抗网络结合SVM支持向量机的数据生成。 生成对抗…
【图像合成】基于DCGAN典型网络的MNIST字符生成（pytorch）
关于 近年来，基于卷积网络（CNN）的监督学习已经 在计算机视觉应用中得到了广泛的采用。相比之下，无监督 使用 CNN 进行学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望能有所帮助 缩小了 CNN 在监督学习和无监督学习方面的成…
【论文笔记】SIFA——基于GAN的双向跨模态无监督域适应框架
本文是论文《Unsupervised Bidirectional Cross-Modality Adaptation via Deeply Synergistic Image and Feature Alignment for Medical Image Segmentation》的阅读笔记。 文章提出了一个名为 SIFA（Synergistic Image and Feature Alignment）的无监督域…
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——基于生成对抗网络的医学图像处理：系统综述
本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generative adversarial networks, GANs）在医学影像中的应用。文献的研究内容包括同模态影像生成、跨模态影像生成、GAN在分类和分割方面的应用等。生成对抗网络与其他方法相比展示出了优越的数据生成能力&#…
【神经网络】GAN：生成对抗网络
GAN：生成对抗网络
Generator（生成器）概念 和传统的神经网络不同，Generator除了接受x的输入之外，还会接受一个简单的分布作为z进行输入，从而使得网络的输出也是一个复杂的分布
为什么输出需要时一个分布呢…
使用pytorch构建带梯度惩罚的Wasserstein GAN(WGAN-GP)网络模型
本文为此系列的第三篇WGAN-GP，上一篇为DCGAN。文中仍然不会过多详细的讲解之前写过的，只会写WGAN-GP相对于之前版本的改进点，若有不懂的可以重点看第一篇比较详细。 原理
具有梯度惩罚的 Wasserstein GAN (WGAN-GP)可以解决 GAN 的一些稳定性…
12-2- DCGAN -简单网络-卷积网络
功能
随机噪声→生成器→MINIST图像。
训练方法
1 判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0 loss=loss(real_out, 1)+loss(fake_out, 0) 2 生成器的训练，首先固定判别器参数不变，其次判别器应当将生成图像判别为1 loss =…
12-1- GAN -简单网络-线性网络
功能
随机噪声→生成器→MINIST图像。
训练方法
1 判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0 loss=loss(real_out, 1)+loss(fake_out, 0) 2 生成器的训练，首先固定判别器参数不变，其次判别器应当将生成图像判别为1 loss =…
PyTorch训练深度卷积生成对抗网络DCGAN
文章目录 DCGAN介绍代码结果参考 DCGAN介绍
将CNN和GAN结合起来，把监督学习和无监督学习结合起来。具体解释可以参见 深度卷积对抗生成网络(DCGAN)
DCGAN的生成器结构： 图片来源：https://arxiv.org/abs/1511.06434
代码
model.py
impor…
AIGC工具系列之——基于OpenAI的GPT大模型搭建自己的AIGC工具
今天我们来讲讲目前非常火的人工智能话题“AIGC”，以及怎么使用目前的AI技术来开发，构建自己的AIGC工具 什么是AIGC？ AIGC它的英文全称为(Artificial Intelligence Generated Content)，中文翻译过来就是“人工智能生成内容”&…
文献速递：GAN医学影像合成--用生成对抗网络生成 3D TOF-MRA 体积和分割标签
文献速递：GAN医学影像合成–用生成对抗网络生成 3D TOF-MRA 体积和分割标签
01
文献速递介绍
深度学习算法在自然图像分析中的成功近年来已被应用于医学成像领域。深度学习方法已被用于自动化各种耗时的手动任务，如医学图像的分割和分类（G…
使用pytorch构建一个初级的无监督的GAN网络模型
在这个系列中将系统的构建GAN及其相关的一些变种模型，来了解GAN的基本原理。本片为此系列的第一篇，实现起来很简单，所以不要期待有很好的效果出来。 第一篇我们搭建一个无监督的可以生成数字 (0-9) 手写图像的 GAN，使用MINIST数据…
生成式学习，特别是生成对抗网络（GANs），存在哪些优点和缺点，在使用时需要注意哪些注意事项?
生成对抗网络（GANs） 1. 生成对抗网络（GANs）的优点：2. 生成对抗网络（GANs）的缺点：3. 使用生成对抗网络（GANs）需要注意的问题 1. 生成对抗网络（GANs…
探索图像生成中的生成对抗网络 (GAN) 世界
一、介绍 生成对抗网络（GAN）的出现标志着人工智能领域的一个重要里程碑，特别是在图像生成领域。GAN 由 Ian Goodfellow 和他的同事于 2014 年提出，代表了机器学习中的一种新颖方法，展示了生成高度逼真和多样化图像的能…
横向AlGaN/GaN基SBD结构及物理模型数据库的开发
GaN基功率器件凭借其临界电场高、电子饱和漂移速度大、热导率高等优良性能在大功率快充、充电桩、新能源汽车等领域具备广泛应用空间。为进一步助推半导体高频、高功率微电子器件的发展进程，天津赛米卡尔科技有限公司技术团队依托先进的半导体TCAD仿真平台成功开发出…
GAN：“左右互搏”的卷积网络，不断优化性能中
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计和前端开发10年经验！希望我的分享能帮助到您！如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨！致敬感谢感恩！ 在一个名为“卷王”的世界里，有一个传奇般的存在——生成对抗网络ÿ…
GAN：对抗生成网络,前向传播和后巷传播的区别
目录
GAN：对抗生成网络
损失函数
判别器开始波动很大，先调整判别器 生成样本和真实样本的统一：真假难辨编辑 文字专图片编辑 头像转表情包编辑 头像转3D编辑 后向传播
1. 前向传播（forward）
2. 反向传播&…
VITS语音生成模型详解及中文语音生成训练
1 VITS模型介绍 VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种结合变分推理（variational inference）、标准化流（normalizing flows）和对抗训练的高表现力语…
比 style gan 更好的 style gan2
上一篇博客介绍了style gan 原理，但是 style gan 的结果会有水珠伪影，作者实验后发现是 Adain 导致的，AdaIN对每一个feature map的通道进行归一化，这样可能破坏掉feature之间的信息。当然实验证明发现，去除AdaIN的归一…
文献速递：GAN医学影像合成--联邦生成对抗网络基础医学图像合成中的后门攻击与防御
文献速递：GAN医学影像合成–联邦生成对抗网络基础医学图像合成中的后门攻击与防御
01
文献速递介绍
虽然深度学习在医疗保健研究中产生了显著影响，但其在医疗保健领域的影响无疑比在其他应用领域更慢、更有限。造成这种情况的一个重要原因是ÿ…
生成式对抗网络：GAN-Generative Adversarial Nets
文章目录 GAN网络是个啥预备知识：最大似然估计极大似然估计的求解过程对抗网络基本逻辑V(G, D)详解求解最大的D$D^* $带入V(G,D)训练过程另外两个证明GAN网络是个啥
在2014年的论文《Generative Adversarial Nets》中，作者Ian J. Goodfellow提出了大名鼎鼎的GAN网络，提出了…
generative-model [ From GAN to WGAN ]
目录
Kullback–Leibler and Jensen–Shannon Divergence
Generative Adversarial Network (GAN)
What is the optimal value for D?
What is the global optimal?
What does the loss function represent?
Problems in GANs
Hard to achieve Nash equilibrium
Low …
基于PyTorch搭建你的生成对抗性网络
前言
你听说过GANs吗？还是你才刚刚开始学？GANs是2014年由蒙特利尔大学的学生 Ian Goodfellow 博士首次提出的。GANs最常见的例子是生成图像。有一个网站包含了不存在的人的面孔，便是一个常见的GANs应用示例。也是我们将要在本文中进行分享的…
CVAE-GAN——生成0-9数字图像（Pytorch+mnist）
1、简介
CVAE-GAN（Conditional Variational Autoencoder Generative Adversarial Network）是一种混合型生成模型，结合了条件变分自编码器（CVAE）和生成对抗网络（GAN）的思想。在CVAE-GAN中&#…
GAN | 论文精读 Generative Adversarial Nets
提出一个GAN
（Generative Adversarial Nets）
1 方法
（1）生成模型G（Generative），是用来得到分布的，在统计学眼里，整个世界是通过采样不同的分布得到的，生成…
EnlightenGAN 开源代码运行问题汇总
参考链接：
EnlightenGAN 开源代码运行EnlightenGAN的运行环境搭建和训练自己的数据
源码下载和环境配置比较简单，本文测试环境：Win10 RTX3060、cuda 11.3、python 3.8 torch 1.12.0 numpy 1.20.1
如果想修改在项目里创建test_daatset文…
应用高分辨率 GAN 对扰动文档图像去扭曲的深度Python实践
1. 引言
随着技术的不断发展，图像处理在各种场景中的应用也变得越来越广泛。高分辨率 GAN (Generative Adversarial Network) 是近年来图像处理领域的热点技术，它能够生成极高分辨率的图像，与此同时，它也可以用于各种修复和增强任…
AIGC：使用生成对抗网络GAN实现MINST手写数字图像生成
1 生成对抗网络
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种非常经典的生成式模型，它受到双人零和博弈的启发，让两个神经网络在相互博弈中进行学习，开创了生成式模型的新范式。从 2017 年以后&#x…
人工智能绘画的时代下到底是谁在主导,是人类的想象力,还是AI的创造力?
#ai作画
目录
一.AI绘画的概念
1. 数据集准备：
2. 模型训练：
3. 生成绘画：
二.AI绘画的应用领域
三.AI绘画的发展
四.AI绘画背后的技术剖析
1.AI绘画的底层原理
2.主流模型的发展趋势
2.1VAE — 伊始之门
2.2GAN
2.2.1GAN相较于…
生成对抗网络（GAN）：在图像生成和修复中的应用
文章目录 什么是生成对抗网络（GAN）？GAN在图像生成中的应用图像生成风格迁移 GAN在图像修复中的应用图像修复 拓展应用领域总结 🎉欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络（GAN）：在图像生成和修复…
新成果展示：AlGaN/GaN基紫外光电晶体管的设计与制备
紫外光电探测器被广泛应用于导弹预警、火灾探测、非可见光通信、环境监测等民事和军事领域，这些应用场景的实现需要器件具有高信噪比和高灵敏度。因此，光电探测器需要具备响应度高、响应速度快和暗电流低的特性。近期，天津赛米卡尔科技有限公…
生成对抗网络GAN中的潜向量Z是用来做什么的？
在生成对抗网络（GAN）中，潜在向量 Z 是一个随机噪声向量，通常是从某种分布中采样得到的。这个潜在向量 Z 的作用是引入随机性，使得生成器能够生成多样化、非确定性的输出。
具体来说，潜在向量 Z 的作用包括…
深度生成模型之图像翻译GAN -＞（个人学习记录笔记）
文章目录 深度生成模型之图像翻译GAN图像翻译的应用1. 风格迁移2. 数据增强3. 经典图像任务4. 内容创作5. 人脸图像编辑6. 人体图像编辑 图像翻译模型1. 有监督图像翻译模型2. 无监督图像翻译模型3. 多域图像翻译模型 深度生成模型之图像翻译GAN
图像翻译的应用
1. 风格迁移 …
循环生成对抗网络（CycleGAN）
一、说明 循环生成对抗网络（CycleGAN）是一种训练深度卷积神经网络以执行图像到图像翻译任务的方法。网络使用不成对的数据集学习输入和输出图像之间的映射。
二、基本介绍 CycleGAN 是图像到图像的翻译模型，就像Pix2Pix一样。Pix2Pix模型面临…
【GAN入门】生成 AI的概念
一、说明 GAN是生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的缩写，是一种无监督学习算法，由Goodfellow等人于2014年提出。GAN由一个生成器网络和一个判别器网络组成，通过二者之间的对抗来训练生成器网络生成与真实样…
【计算机视觉|生成对抗】StackGAN：使用堆叠生成对抗网络进行文本到照片逼真图像合成
本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处 标题：StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks
链接：[1612.03242] StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis…
【机器学习13】生成对抗网络
1 GANs的基本思想和训练过程 生成器用于合成“假”样本， 判别器用于判断输入的样本是真实的还是合成的。 生成器从先验分布中采得随机信号，经过神经网络的变换， 得到模拟样本； 判别器既接收来自生成器的模拟样本， 也接…
GAN（生成对抗网络）
简介：GAN生成对抗网络本质上是一种思想，其依靠神经网络能够拟合任意函数的能力，设计了一种架构来实现数据的生成。 原理：GAN的原理就是最小化生成器Generator的损失，但是在最小化损失的过程中加入了一个约束࿰…
（深度学习快速入门）第五章第一节1：GAN概述
获取pdf：密码7281
一：什么是生成模型
生成模型：在概率统计理论中，生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。为了训练一个生成模型我们首先要收集在特定领域下的大量数据ÿ…
GAN笔记：利普希茨连续（Lipschitz continuity）
利普希茨连续（Lipschitz continuity）是一个数学概念，用于描述一个函数在其定义域内的变化程度。在生成对抗网络（GAN）中，利普希茨连续性对于鉴别器（Discriminator）的设计和训练具有重…
关于铝镓氮（AlGaN）上p-GaN的高选择性、低损伤蚀刻
引言
GaN基高电子迁移率晶体管（HEMT）由于其高频和低导通电阻的特性，近来在功率开关应用中引起了广泛关注。二维电子气（2DEG）是由AlGaN/GaN异质结中强烈的自发和压电极化效应引起的，这导致传统器件通常处于…
【论文阅读】(CTGAN)Modeling Tabular data using Conditional GAN
论文地址：[1907.00503] Modeling Tabular data using Conditional GAN (arxiv.org) 摘要 对表格数据中行的概率分布进行建模并生成真实的合成数据是一项非常重要的任务，有着许多挑战。本文设计了CTGAN，使用条件生成器解决挑战。为了帮助进行公…
【论文精读AAAI_2022】MobileFaceSwap: A Lightweight Framework for Video Face Swapping
【论文精读AAAI_2022】MobileFaceSwap: A Lightweight Framework for Video Face Swapping 一、前言AbstractIntroductionRelated WorkFace swapping.Dynamic neural networks.Knowledge distillation.MethodNetwork ArchitectureTraining ObjectivesExperimentsQualitative Re…
深度学习8:详解生成对抗网络原理
目录
大纲
生成随机变量
可以伪随机生成均匀随机变量
随机变量表示为操作或过程的结果
逆变换方法
生成模型
我们试图生成非常复杂的随机变量……
…所以让我们使用神经网络的变换方法作为函数！
生成匹配网络
培养生成模型
比较基于样本的两个概率分布
…
深度学习理论知识入门【EM算法、VAE算法、GAN算法】和【RBM算法、MCMC算法、HMC算法】
目录 深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：现在，让我们看看第二个流程： EM算法GMM（高斯混合模型） 深度学习理论知识入门 首先，让我们了解第一个流程：
EM（Exp…
AlGaN/GaN结构的氧基数字蚀刻
引言
宽带隙GaN基高电子迁移率晶体管(HEMTs)和场效应晶体管(fet)能够提供比传统Si基高功率器件更高的击穿电压和电子迁移率。常关GaN非常需要HEMT来降低功率并简化电路和系统架构，这是GaN HEMT技术的主要挑战之一。凹进的AlGaN/GaN结构是实现常关操作的有用选择之一…
【GAN对抗性损失函数】以CycleGAN和PIX2PIX算法的对抗性损失的代码为例进行讲解
一、代码
class GANLoss(nn.Module):"""Define different GAN objectives.The GANLoss class abstracts away the need to create the target label tensorthat has the same size as the input."""def __init__(self, gan_mode, target_real_l…
深度学习-part3(反向传播、GAN)
5. 反向传播
5.1 什么是反向传播？
通俗解释：类比几个人站成一排，第一个人看一幅画（输入数据），描述给第二个人（隐层）……依此类推，到最后一个人（输出&…
【氮化镓】镁激活退火对p-GaN迁移率和阈值电压的影响
【Mg activation anneal of the p-GaN body in trench gate MOSFETs and its effect on channel mobility and threshold voltage stability】
文献总结：
本研究探讨了在沟道栅MOSFETs中，镁（Mg）激活退火步骤对p型氮化镓…
Star GAN论文解析
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.01865v1.pdf
https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Choi_StarGAN_Unified_Generative_CVPR_2018_paper.pdf
源码：stargan项目实战及源码解读-CSDN博客
1. 概述 在传统方法中&#x…
Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化...
全文链接：https://tecdat.cn/?p33566 生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 最近我们…
PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现
PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现 0. 前言1. CycleGAN 基本原理2. CycleGAN 模型分析3. 实现 CycleGAN小结系列链接 0. 前言
CycleGAN 是一种用于图像转换的生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)，可以在不需要配…
第五章:人工智能深度学习教程-人工神经网络(第一节-人工神经网络及其应用)
当您阅读这篇文章时，您体内的哪个器官正在思考这个问题？当然是大脑啦！但你知道大脑是如何运作的吗？嗯，它有神经元或神经细胞，它们是大脑和神经系统的主要单位。这些神经元接收来自外界的感觉输入并进行处理…
深度学习（四）：pytorch搭建GAN（对抗网络）
1.GAN
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成假数据，而判别器则负责判断数据是真实的还是 f…
数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成
数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成 目录 数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成生成效果基本描述程序设计参考资料 生成效果 基本描述 1.WGAN生成对抗网络，数据生成，样本生成程序，MATLAB程序； 2.适用于MATL…
简单记录：GAN（对抗生成网络），pytorch + MNIST
目录
NET
多层感知器版：
卷积版
损失函数：
train：
总结： NET
多层感知器版：
##GAN网络，多层感知器版
##判别网络
class discriminator(nn.Module):def __init__(self):super(discriminator, self).…
实时检测并识别视频中的汽车车牌
对于基于摄像头监控的安全系统来说，识别汽车牌照是一项非常重要的任务。我们可以使用一些计算机视觉技术从图像中提取车牌，然后我们可以使用光学字符识别来识别车牌号码。在这里，我将引导您完成此任务的整个过程。 要求：
import cv2import numpy as npfrom skimage impor…
人脸动作迁移——基于DaGAN深度感知的生成对抗网络操作对口型数字人
前言
口播视频生成旨在合成具有源图像和驱动视频的身份和姿势信息的协同人脸视频。现有方法主要依赖于从输入图像中学到的二维表示（如外观和运动），但密集的三维面部几何信息（如像素深度）对任务至关重要。这有助于生成…
跟李沐学AI-深度学习课程00-03【预告、课程安排、深度学习介绍、安装】
目录
00 预告
01 课程安排
02 深度学习介绍
03 安装
本地安装
04 数据操作数据预处理
数据操作
数据类型
创建数组
访问元素
数据操作实现
入门
运算符
广播机制
索引和切片
节省内存
转换为其他Python对象
数据预处理实现
读取数据集
处理缺失值
转换为张…
2023年生成式AI全球使用报告
生成式人工智能工具正在迅速改变多个领域，从营销和新闻到教育和艺术。
这些工具使用算法从大量培训材料中获取新的文本、音频或图像。虽然 ChatGPT 和 Midjourney 之类的工具可以用来实现超出人类能力或想象力的艺术效果，但目前它们最常用于比人类更轻松…
【学习笔记】GAN前沿主题
最小-最大（Min-Max）GAN 非饱和（Non-Saturating）GAN 沃瑟斯坦（Wasserstein）GAN，即WGAN 所有的生成模型最终来源于最大似然（maximum likelihood），至少隐式地是这样的。 GAN有两个相互竞争的损失函数，这样的系统没有单一的解析解。 最大似然近似容易过度泛化。 用于统计…
生成对抗网络GAN（MNIST实现、时间序列实现）
生成对抗网络 生成对抗网络介绍MNIST—GANConditional GAN (CGAN)—时间序列预测 生成对抗网络介绍
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。它由两个主要组…
pyTorch Hub 系列#4：PGAN — GAN 模型
一、主题描述 2014 年生成对抗网络的诞生及其对任意数据分布进行有效建模的能力席卷了计算机视觉界。两人范例的简单性和推理时令人惊讶的快速样本生成是使 GAN 成为现实世界中实际应用的理想选择的两个主要因素。 然而，在它们出现后的很长一段时间内，GA…
【计算机视觉|生成对抗】逐步增长的生成对抗网络（GAN）以提升质量、稳定性和变化
本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处 标题：Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation
链接：[1710.10196] Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Vari…
第三章:人工智能深度学习教程-人工智能与机器学习与深度学习之间的区别
人工智能基本上是通过一组规则（算法）将人类智能融入机器的机制。人工智能是两个词的组合：“人工”是指由人类或非自然物体制造的东西，“智能”是指相应地理解或思考的能力。另一个定义可能是“人工智能基本上是训练机器࿰…
生成对抗网络 | Python实现GANformer生成对抗神经网络结合Transformers
生成对抗网络 | Python实现GANformer生成对抗神经网络结合Transformers 目录 生成对抗网络 | Python实现GANformer生成对抗神经网络结合Transformers效果一览文章概述环境准备模型描述程序设计参考资料效果一览 文章概述 生成对抗网络 | Python实现GANformer生成对抗神经网络结…
TarGAN：多模态医学图像转换GAN
TarGAN 核心思想网络结构 核心思想
论文：https://arxiv.org/abs/2105.08993
代码：https://github.com/2165998/TarGAN 解决的问题：传统多模态医学图像转换通常，在生成高质量图像方面存在问题，特别是在关键目标区域或…
分裂联邦学习论文-混合联邦分裂学习GAN驱动的预测性多目标优化
论文标题：《Predictive GAN-Powered Multi-Objective Optimization for Hybrid Federated Split Learning》
期刊：IEEE Transactions on Communications, 2023
一、论文介绍
背景：联邦学习作为一种多设备协同训练的边缘智能算法࿰…
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——基于CycleGAN的图像到图像转换，用于逼真的外科手术训练模型
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——基于CycleGAN的图像到图像转换，用于逼真的外科手术训练模型
本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generative adversarial networks, GANs）在医学影像中的应用。文献的研究内容包括…
GAN：ImprovedGAN-训练GAN的改进策略
论文：https://arxiv.org/abs/1606.03498
代码：https://github.com/openai/improved_gan
发表：NIPS 2016 一、文章创新 1：Feature matching：特征匹配通过为生成器指定新目标来解决GANs的不稳定性，从而防止…
什么GAN生成对抗网络？生成对抗网络可以干什么？
生成对抗网络（Generative Adversarial Nets，简称GAN)。神经网络分很多种，有普通的前向传播网络，有分析图片的CNN卷积神经网络，有分析系列化数据比如语言、文字的RNN循环神经网络，这些神经网络都是用来输入数据，得到想要的结果，我们看中的是这些神经网络中很好地将数据与…
初识对抗生成网络(GAN)
在研究语义通信的时候，发现解码端很多都是用GAN或基于GAN来完成的。带着对GAN的好奇，对GAN进行了一个初步学习。这篇文章介绍一下和GAN相关的一些常识吧~ 本文围绕以下几个内容展开： 1.什么是GAN？ 2.为什么要…
详细介绍如何使用 Keras 构建生成对抗网络的源码实现
本文将演示如何使用 Keras 库构建生成对抗网络。使用的数据集是预加载到 Keras 中的CIFAR10 图像数据集。 第1步：导入所需的库 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout
from kera…
使用Pytorch从零开始构建DCGAN
在本文中，我们将深入研究生成建模的世界，并使用流行的 PyTorch 框架探索 DCGAN（生成对抗网络 (GAN) 的一种变体）的实现。具体来说，我们将使用 CelebA 数据集（名人面部图像的集合）来生成逼真的合…
【GAN】Spectral Normalization 谱归一化-原理及实现
一、谱归一化提出背景
谱归一化由论文《Spectral Normalization For Generative Adversarial Networks》论文链接 提出。
原生 GAN 的目标函数等价于优化生成数据的分布和真实数据的分布之间的 J-S 散度 (Jensen–Shannon Divergence)。 而由于二者间几乎不可能有不可忽略的重…
G7-Semi-Supervised GAN解读
本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制
我的环境：
1.语言：python3.7
2.编译器：pycharm
3.深度学习框架Pytorch 1.8.0cu111 论文地址
一、理论理解 半监督生成对抗网络&…
【机器学习】生成对抗网络GAN
概述
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种深度学习模型架构，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成，旨在通过对抗训练的方式生成逼…
深度生成模型之GAN基础 -＞（个人学习记录笔记）
文章目录 深度生成模型之GAN基础生成对抗网络1. 生成对抗网络如何生成数据2. 生成对抗原理3. GAN的核心优化目标4. D的优化5. GAN的理想状态6. GAN的训练7. 梯度不稳定与模式崩塌(collapse mode)问题8. 梯度消失问题 深度生成模型之GAN基础
生成对抗网络
1. 生成对抗网络如何…
【半监督医学图像分割 2021 IEEE】DU-GAN
【半监督医学图像分割 2021 IEEE】DU-GAN 论文题目：DU-GAN: Generative Adversarial Networks with Dual-Domain U-Net Based Discriminators for Low-Dose CT Denoising 中文题目：基于双域U-Net鉴别器的生成对抗网络用于低剂量CT去噪 论文链接ÿ…
生成对抗网络与人工智能的完美融合：创新、艺术与未来
导言 生成对抗网络（GAN）作为一种深度学习框架，以其独特的生成能力引起广泛关注。生成对抗网络（GAN）与人工智能的结合不仅在科学领域引起了巨大的关注，也在艺术、医学等多个领域催生了令人振奋的创新。本文将…
使用Pytorch从零开始构建CGAN (conditional GAN)
GAN和DCGAN生成随机图像。因此，我们几乎无法控制生成哪些图像。然而，CGAN 可以让我们指定一个条件，以便我们可以告诉它要生成哪些图像。诀窍是使用可学习层将标签值转换为特征向量，以便生成器可以学习要生成什么图像。鉴别器还利用…
生成对抗网络（GAN）
生成模型是深度学习领域难度较大且较为重要的一类模型。生成对抗网络能够在半监督或者无监督的应用场景下进行生成任务的学习。目前而言，生成对抗网络在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了令人惊叹的成果。生成对抗模型是近年来复杂数据分布上无监督学习最具前景…
GAN | 代码简单实现生成对抗网络（GAN）（PyTorch）
2014年GAN发表，直到最近大火的AI生成全部有GAN的踪迹，快来简单实现它！！！GAN通过计算图和博弈论的创新组合，他们表明，如果有足够的建模能力，相互竞争的两个模型将能够通过普通的旧反向…
生成式对抗网络GAN
Generative Adversarial Nets由伊恩古德费洛（Ian J.Goodfellow）等人于2014年发表在Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)上。NeurIPS是机器学习和计算神经科学领域的顶级国际学术会议之一。
1. GAN在哪些领域大放异彩
图像生…
生成对抗网络（GANs）总结
你好，我是郭震 生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。 这种模型通过一个对抗的训练过程来生成接近真实的数…
PLAN方法：解决 GAN 生成医学图像 Latent 空间中的隐私保护方法
PLAN方法：解决 GAN 生成医学图像 Latent 空间中的隐私保护方法 PLAN 原理StyleGAN 生成视网膜图k-SALSA 生成视网膜图PLAN方法 生成视网膜图 总结 PLAN 原理
论文：https://arxiv.org/abs/2307.02984
代码：https://github.com/perceivelab/P…
CLEARTEXT communication to XX not permitted by network security policy 报错
在进行网络请求时，日志中打印
CLEARTEXT communication to XX not permitted by network security policy
原因： Android P系统网络访问安全策略升级，限制了非加密的流量请求 Android P系统限制了明文流量的网络请求，之下的版本…
机器学习（26）回顾gan+文献阅读
文章目录 摘要Abstract一、李宏毅机器学习——GAN1. Introduce1.1 Network as Generator1.2 Why distribution 2. Generative Adversarial Network2.1 Unconditional generation2.2 Basic idea of GAN 二、文献阅读1. 题目2. abstract3. 网络架构3.1 Theoretical Results 4. 文…
硅双通道光纤低温等离子体蚀刻控制与SiGe表面成分调制
引言
在过去的几年中，MOSFET结构从平面结构改变为鳍型结构(FinFETs ),这改善了短沟道效应，并导致更高的驱动电流泄漏。然而，随着栅极长度减小到小于20nm，进一步小型化变得越来越困难，因为它需要非常窄的鳍宽度&#x…
PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络 0. 前言1. GAN2. GAN 模型分析3. 利用 GAN 模型生成手写数字小结系列链接 0. 前言
生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN) 是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型，它由…
【论文阅读 09】融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测
2021年 中国图象图形学报
摘 要
背景： 视频异常行为检测是智能监控技术的研究重点，广泛应用于社会安防领域。当前的挑战之一是如何提高异常检测的准确性，这需要有效地建模视频数据的空间维度和时间维度信息。生成对抗网络（GANs&…
论文精读GAN: Generative Adversarial Nets
1 基础背景2 优缺点3 未来发展趋势 1 基础背景
论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.2661 源码地址：http://www.github.com/goodfeli/adversarial
2 优缺点
优点： 避免了过拟合。因为生成器没有直接接触样本，而是通过判别器告…
国庆中秋特辑（三）使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作，深度学习框架 TensorFlow 和 Keras 来实现
要用人工智能技术来庆祝国庆中秋，我们可以使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作。这里将使用深度学习框架 TensorFlow 和 Keras 来实现。
一、生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络（GANs，…
生成对抗网络GAN简介- 图像处理应用
GAN是一种由两部分组成的神经网络架构，通常用于生成逼真的图像。这两部分是生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。 生成器（Generator）：它的目标是创建逼真的图像。这些图像是从…
【生成对抗网络GAN】一篇文章讲透～
目录
引言
一、生成对抗网络的基本原理
1 初始化生成器和判别器
2 训练判别器
3 训练生成器
4 交替训练
5 评估和调整
二、生成对抗网络的应用领域
1 图像生成与编辑
2 语音合成与音频处理
3 文本生成与对话系统
4 数据增强与隐私保护
三、代码事例
四、生成对抗…
GANs和Diffusion模型（1）
生成式模型(Generative Models)介绍
概念
机器学习中最早接触的模型往往都是判别式模型（Discriminative Models），判别式模型用于分类或识别。判别式模型的定义如下： A discriminative model is a statistical model that determ…
深度卷积生成对抗网络 （DCGAN）
深度卷积生成对抗网络 （DCGAN） 是一种生成模型，它使用深度卷积神经网络来生成新数据样本的任务。以下是有关 DCGAN 的一些要点：
建筑：
DCGAN由生成器和鉴别器网络组成。 生成器负责从随机噪声中生成真实的数据样本。…
【深度学习】gan网络原理实现猫狗分类
【深度学习】gan网络原理实现猫狗分类
GAN的基本思想源自博弈论你的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习的方式训练，目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本。
1.下载数据并对数据进行规范
transform tran…
生成对抗网络入门案例
前言
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种用于生成新样本的机器学习模型。它由两个主要组件组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器尝试…
【CVPR 2023的AIGC应用汇总(8)】3D相关（编辑/重建/生成） diffusion扩散/GAN生成对抗网络方法...
【CVPR 2023的AIGC应用汇总(7)】face相关（换脸/编辑/恢复） diffusion扩散/GAN生成对抗 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(6)】医学图像diffusion扩散/GAN生成对抗网络 【CVPR 2023的AIGC应用汇总(5)】语义布局可控生成，基于diffusion扩散/GAN生成对…
pyorch Hub 系列#4：PGAN — GAN 模型
一、主题描述 2014 年生成对抗网络的诞生及其对任意数据分布进行有效建模的能力席卷了计算机视觉界。两人范例的简单性和推理时令人惊讶的快速样本生成是使 GAN 成为现实世界中实际应用的理想选择的两个主要因素。 然而，在它们出现后的很长一段时间内，GA…
第G3周：CGAN入门|生成手势图像
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 一、前置知识 CGAN（条件生成对抗网络）的原理是在原始GAN的基础上，为生成器和判别器提供 额外的条件信息…
【论文阅读】CTAB-GAN: Effective Table Data Synthesizing
论文地址：[2102.08369] CTAB-GAN: Effective Table Data Synthesizing (arxiv.org) 介绍
虽然数据共享对于知识发展至关重要，但遗憾的是，隐私问题和严格的监管（例如欧洲通用数据保护条例 GDPR）限制了其充分发挥作用。…
基于GAN对抗网进行图像修复
一、简介
使用PyTorch实现的生成对抗网络（GAN）模型，包括编码器（Encoder）、解码器（Decoder）、生成器（ResnetGenerator）和判别器（Discriminator）。…
机器学习笔记 - WGAN生成对抗网络概述和示例
一、简述 Wasserstein GAN或WGAN是一种生成对抗网络，它最小化地球移动器距离 (EM) 的近似值，而不是原始 GAN 公式中的 Jensen-Shannon 散度。与原始 GAN 相比，它的训练更加稳定，模式崩溃的证据更少，并且具有可用于调试和搜索超参数的有意义的曲线。 Wasserstein 生成对抗网…
AIGC盛行，带你轻松调用开发
文章目录 前言一、📖AIGC简介二、📣开通体验开通模型获取API-KEY 三、📝基于java实现调用1.设置API-KEY2.体验大语言模型多轮对话演示补充流式输出 3.体验通义千问VL使用官方提供照片本地文件多轮对话流式输出 总结 前言
本篇文章基于java和…
Generative Adversarial Nets 论文阅读笔记
Paper: Generative Adversarial Nets
Author: Ian J. Goodfellow et al.
Publication: 2014, NIPS文章目录1 背景2 创新点3 核心方法4 理论推导4.1 训练算法4.2 全局优化的结束：$p_gp_{data}$命题1： 当G是确定的时候，最优的判别器是ÿ…
文献速递：GAN医学影像合成--基于生成对抗网络的肺部图像分类的多域医学图像翻译生成
文献速递：GAN医学影像合成–基于生成对抗网络的肺部图像分类的多域医学图像翻译生成
01
文献速递介绍
在2019年底，一种称为2019冠状病毒病（COVID-19）的新型冠状病毒肺炎出现，迅速成为全球性大流行。感染COVID-19可以…
【GAN】pix2pix算法的数据集制作
一、A、B合并代码（此代码由官方提供）
import os
import numpy as np
import cv2
import argparseparser argparse.ArgumentParser(create image pairs)
parser.add_argument(--fold_A, destfold_A, helpinput directory for image A, typestr, default…
CTA-GAN：基于生成对抗性网络的主动脉和颈动脉非集中CT血管造影 CT到增强CT的合成技术
Generative Adversarial Network–based Noncontrast CT Angiography for Aorta and Carotid Arteries 基于生成对抗性网络的主动脉和颈动脉非集中CT血管造影背景贡献实验方法损失函数Thinking 基于生成对抗性网络的主动脉和颈动脉非集中CT血管造影
https://github.com/ying-f…
生成对抗网络----GAN
系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、基本构成二、应用领域三、基本原理四、如何训练GAN 前言 一、基本构成
GAN (Generative Adversarial Network) : 通过两个神经网络，即生成器（Generator）和判别器（Discriminator&#…
PyTorch深度学习实战（33）——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)
PyTorch深度学习实战（33）——条件生成对抗网络 0. 前言1. 条件生成对抗网络1.1 模型介绍1.2 模型与数据集分析 2. 实现条件生成对抗网络小结系列链接 0. 前言
条件生成对抗网络 (Conditional Generative Adversarial Network, CGAN) 是一种生成对抗网络…
论文阅读：Bayesian GAN
Bayesian GAN
点击访问paper 官方github 半监督学习对比算法
1.简介
贝叶斯 GAN（Saatchi 和 Wilson，2017）是生成对抗网络（Goodfellow，2014）的贝叶斯公式，我们在其中学习生成器参数 θ g \th…
（2024，开源轻量级 MUSE，VA-GAN，余弦掩蔽）aMUSEd：开源的 MUSE 复现
aMUSEd: An Open MUSE Reproduction
公和众和号：EDPJ（添加 VX：CV_EDPJ 或直接进 Q 交流群：922230617 获取资料）
目录
0. 摘要
3. 方法
5. 结果
S. 总结
S.1 主要贡献
S.2 方法 0. 摘要
我们提出了 aMUSEd&…
【计算机视觉|生成对抗】生成对抗网络（GAN）
本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处 标题：Generative Adversarial Nets
链接：Generative Adversarial Nets (nips.cc)
摘要
我们提出了一个通过**对抗（adversarial）**过程估计生成模型的新框架…
【李沐论文精读】GAN精读
论文：Generative adversarial nets 参考：GAN论文逐段精读、生成对抗网络、李沐视频精读系列 一、介绍 什么是GAN? GAN(Generative adversarial network，生成对抗网络），它由生成器G（Generator Neural Netwo…
Unsupervised Condition GAN
Unsupervised Condition GAN主要有两种做法：
Direct Transformation
直接输入domain X图片，经过Generator后生成对应的domain Y的图像。这种转化input和output不能够差太多。通常只能实现较小的转化，比如改变颜色等。
Projection to Commo…
GAN原理 代码解读
模型架构 代码
数据准备
import os
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
import torch.nn as nn
import torch# 创建文…
GAN：GAN论文学习
论文：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf
发表：2014 一、GAN简介：Generative Adversarial Network GAN是由Ian Goodfellow于2014年提出，GAN：全名叫做生成对抗网络。GAN的目的就是无中生有，以假乱真。
…
内网渗透神器CobaltStrike之权限提升(七)
Uac绕过
常见uac攻击模块
UAC-DLL
UAC-DLL攻击模块允许攻击者从低权限的本地管理员账户获得更高的权限。这种攻击利用UAC的漏洞，将ArtifactKit生成的恶意DLL复制到需要特权的位置。
适用于Windows7和Windows8及更高版本的未修补版本 Uac-token-duplication
此攻…
【换脸方法汇总】生成对抗网络GAN、扩散模型等
【换脸方法汇总】生成对抗网络GAN、扩散模型等 [【CVPR2022论文精读DiffFace】DiffFace: Diffusion-based Face Swapping with Facial Guidance](https://blog.csdn.net/qq_45934285/article/details/130840631?spm1001.2014.3001.5501) 【CVPR2022论文精读DiffFace】DiffFace…
使用pytorch构建有监督的条件GAN(conditional GAN)网络模型
本文为此系列的第四篇conditional GAN，上一篇为WGAN-GP。文中在无监督的基础上重点讲解作为有监督对比无监督的差异，若有不懂的无监督知识点可以看本系列第一篇。 原理 有条件与无条件 如图投进硬币随机得到一个乒乓球的例子可以看成是一个无监督的GAN&…
【神经网络】生成对抗网络GAN
生成对抗网络GAN
欢迎访问Blog总目录！ 文章目录 生成对抗网络GAN1.学习链接2.GAN结构2.1.生成模型Generator2.2.判别模型Discrimintor2.3.伪代码 3.优缺点3.1.优势3.2.缺点 4.pytorch GAN4.1.API4.2.GAN的搭建4.2.1.结果4.2.2.代码 4.3.示意图:star: 1.学习链接
…
使用pytorch构建控制生成GAN(Controllable GAN)网络模型
本文为此系列的第四篇Controllable GAN，上一篇为Conditional GAN。文中使用训练好的模型和优化噪声向量来操纵生成图像的特定属性，若有不懂的无监督知识点可以看本系列第一篇。 原理
本文主要讲什么是控制生成，以及如何做到控制生成。 什么是…
基于GAN的图像补全实战
数据与代码地址见文末
论文地址：http://iizuka.cs.tsukuba.ac.jp/projects/completion/data/completion_sig2017.pdf
1.概述 图像补全，即补全图像中的覆盖和缺失部分， 网络整体结构如下图所示，整体网络结构还是采取GAN，对于生成器，网络结构采取Unet的形式，首先使用卷积…
图像生成：Pytorch实现一个简单的对抗生成网络模型
图像生成：Pytorch实现一个简单的对抗生成网络模型 前言相关介绍具体步骤准备并读取数据集定义生成器定义判别器定义损失函数定义优化器开始训练完整代码 训练生成的图片 前言 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容&…
四大生成式模型的比较——GAN、VAE、归一化流和扩散模型
比较四大模型的本质 four modern deep generative models: generative adversarial networks, variational autoencoders, normalizing flows, and diffusion models 待写
gan, pixel2pixel, cyclegan, srgan图像超分辨率
文章目录 1.gan2.DCgan3.cgan4.pixel2pixel（Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks）5.CycleGAN6.Deep learning for in vivo near-infrared imaging11..Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative …
GAN：SNGAN-谱归一化GANs
论文：https://arxiv.org/pdf/1802.05957.pdf
代码：GitHub - pfnet-research/sngan_projection: GANs with spectral normalization and projection discriminator
发表：2018 ICLR
摘要
GANs的主要挑战是：训练的稳定性。本文作…
第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第二节-ANN 和 BNN 的区别)
在本文中，我们将了解单层感知器及其使用 TensorFlow 库在Python中的实现。神经网络的工作方式与我们的生物神经元的工作方式相同。 生物神经元的结构
生物神经元具有三个基本功能 接收外部信号。 处理信号并增强是否需要发送信息。 将信号传递给目标细胞&#x…
生成模型（自编码器、VAE、GAN）
文章目录 自编码器Autoencoder潜在表示（latent representation）VAE迁移学习 生成对抗网络GAN李沐论文精读摘要导言相关工作Adversarial net简单总结 精读挖坑（上课内容 来自Manolis Kellis教授（MIT计算生物学主任）的课…
基于深度学习的故障诊断GAN之生成对抗网络
这个图是作者当时研究CGAN画的，从代码流程来看，GAN和CGAN是一样的，两者的区别在于，GAN输入噪声和原始图片，CGAN输入噪声、条件信息（标签）和原始图片，大家可以仔细研究代码࿰…
第四十一周：文献阅读+GAN存在的问题和改进
目录
摘要
Abstract
文献阅读：基于Transformer的时间序列生成对抗网络
现有问题
提出方法
相关前提
GAN（生成对抗网络）
Transformer
方法论
时间序列处理
TTS-GAN （基于Transformer的时间序列生成对抗网络）…
大数据机器学习与深度学习—— 生成对抗网络（GAN）
GAN概述
在讲GAN之前，先讲一个小趣事，你知道GAN是怎么被发明的吗？据Ian Goodfellow自己说： 之前他一直在研究生成模型，可能是一时兴起，有一天他在酒吧喝酒时，在酒吧里跟朋友讨论起生成模型。然…
Text to image论文精读GigaGAN: 生成对抗网络仍然是文本生成图像的可行选择
GigaGAN是Adobe和卡内基梅隆大学学者们提出的一种新的GAN架构，作者设计了一种新的GAN架构，推理速度、合成高分辨率、扩展性都极其有优势，其证明GAN仍然是文本生成图像的可行选择之一。
文章链接：https://arxiv.org/abs/2303.0551…
通俗易懂生成对抗网络GAN原理（二）
生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）的原理
学习李宏毅机器学习课程总结。 前面学习了GAN的直观的介绍，现在学习GAN的基本理论。现在我们来学习GAN背后的理论。
引言
假设x是一张图片（一个高维向量）…
2024 AI 辅助研发的新纪年
随着人工智能技术的持续发展与突破，2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计，从软件开发到材料科学，AI正逐渐渗透到研发的各个环节，变革着传统的研发模式。在这一背景下，AI辅助研发不仅…
生成对抗网络（GANs）：技术演化与广泛应用
目录 前言1 技术原理1.1 基本构成1.2 训练过程1.3 数学原理 2 应用领域2.1 图像合成2.2 数据增强2.3 风格迁移2.4 超分辨率 结论 前言
生成对抗网络（GANs），自2014年由Ian Goodfellow及其同事首次提出以来，已经引起了广泛的关注和…
用于衍生品定价和动态对冲的多智能体深度强化学习和基于 GAN 的市场模拟
计算能力的进步使机器学习算法能够直接从大量数据中学习。深度强化学习是一种特别强大的方法，它使用代理通过与数据环境交互来学习。尽管许多交易员和投资经理依赖传统的统计和随机方法来为资产定价并制定交易和对冲策略，但深度强化学习已被证明是学习定…
使用拥抱脸的稳定扩散世界 — 使用文本提示创建 AI 生成图像的扩散器库
一、简介 你可能已经看到人工智能生成的图像有所增加，这是因为潜在扩散模型的兴起。简单来说，稳定扩散是一种深度学习模型，它可以在给定文本提示的情况下生成图像。 图1：稳定扩散概述 从上图可以看出，我们可以传递文本…
生成对抗网络CycleGAN
1.介绍
论文：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593
什么是CycleGAN：CycleGAN主要用于图像之间的转换，假设有两个不成对的图像X和Y&am…
FID作为评估GAN网络生成图像质量的一种措施。这里的FID是什么英文的缩写，有什么特点？
问题描述：FID作为评估GAN网络生成图像质量的一种措施。这里的FID是什么英文的缩写，有什么特点？
问题解答：
FID是"Frchet Inception Distance"的缩写。它是一种用于评估生成对抗网络（GAN）生成图…
（深度学习快速入门）第五章第二节：GAN变体
文章目录一：CycleGAN（1）概述（2）双判别器（3）损失函数二：StyleGAN（1）解耦表征学习（2）概述三：DCGAN一：CycleGAN
…
人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用。生成对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，在手写数字生成方面具有广泛的应用前景。通过生成…
【计算机视觉|生成对抗】用深度卷积生成对抗网络进行无监督表示学习（DCGAN）
本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处 标题：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
链接：[1511.06434] Unsupervised Representation Learning with Deep Conv…
![[GAN] 使用GAN网络进行图片生成的“调参人”入门指南——生成向日葵图片](https://img-blog.csdnimg.cn/5e6eb9c0031a429781f5aaad1d10a86e.gif#pic_center)
[GAN] 使用GAN网络进行图片生成的“调参人”入门指南——生成向日葵图片
[GAN] 使用GAN网络进行图片生成的“炼丹人”日志——生成向日葵图片 文章目录 [GAN] 使用GAN网络进行图片生成的“炼丹人”日志——生成向日葵图片1. 写在前面：1.1 应用场景：1.2 数据集情况：1.3 实验原理讲解和分析（简化版&#x…
【计算机视觉|生成对抗】改进的生成对抗网络（GANs）训练技术
本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处 标题：Improved Techniques for Training GANs
链接：[1606.03498v1] Improved Techniques for Training GANs (arxiv.org)
摘要
本文介绍了一系列应用于生成对抗网络（G…
GAN！生成对抗网络GAN全维度介绍与实战
目录 一、引言1.1 生成对抗网络简介1.2 应用领域概览1.3 GAN的重要性 二、理论基础2.1 生成对抗网络的工作原理2.1.1 生成器生成过程 2.1.2 判别器判别过程 2.1.3 训练过程训练代码示例 2.1.4 平衡与收敛 2.2 数学背景2.2.1 损失函数生成器损失判别器损失 2.2.2 优化方法优化代…
关于时空数据的培训 GAN：实用指南（第 01/3 部分）
第 1 部分：深入了解 GAN 训练中最臭名昭著的不稳定性。 一、说明 GAN 是迄今为止最受欢迎的深度生成模型，主要是因为它们最近在图像生成任务上产生了令人难以置信的结果。然而，GAN并不容易训练，因为它们的基本设计引入了无数的不稳…
【Image】GAN的超详细解释（以及奇怪的问题）
GAN原理
工作流程
下面是生成对抗网络（GAN）的基本工作原理 在GAN的架构中，有两个关键的组件：生成器（Generator）和鉴别器（Discriminator）。 生成器（Generator࿰…
AOT-GAN-for-Inpainting项目解读|使用AOT-GAN进行图像修复
项目地址： https://github.com/researchmm/AOT-GAN-for-Inpainting 基于pytorch实现 论文地址： https://arxiv.org/abs/2104.01431 开源时间： 2021年 项目简介： AOT-GAN-for-Inpainting是一个开源的图像修复项目，其对 …
GAN评价指标代码(FID、LPIPS、MS-SSIM)
GAN评价指标代码(FID、LPIPS、MS-SSIM 写在前面FIDLPIPSMS-SSIM 写在后面 写在前面
科研需要，对GAN生成的图片要做定量评价，因此总结一些自己要用到的一些评价指标。
FID
官方链接：https://github.com/mseitzer/pytorch-fid
描述…
【Pytorch】学习记录分享11——GAN对抗生成网络
PyTorch GAN对抗生成网络 0. 工程实现1. GAN对抗生成网络结构2. GAN 构造损失函数（LOSS）3. GAN对抗生成网络核心逻辑3.1 参数加载：3.2 生成器：3.3 判别器： 0. 工程实现
原理解析： 论文解析：GAN…
GAN：WGAN-GP-带有梯度惩罚的WGAN
论文：https://arxiv.org/pdf/1704.00028.pdf
代码：GitHub - igul222/improved_wgan_training: Code for reproducing experiments in "Improved Training of Wasserstein GANs"
发表：2017 WGAN三部曲的终章-WGAN-GP
摘要
WGAN在…
GAN,VAE,Diffusion对比
GAN
优点
生成的图片逼真
缺点
由于要同时训练判别器和生成器这两个网络，训练不稳定GAN主要优化目标是使图片逼真，导致图片多样性不足GAN的生成是隐式的，由网络完成，不遵循概率分布，可解释性不强
VAE
优点
学习…
GAN生成对抗性网络
一、GAN原理
出发点：机器学习中生成模型的问题 无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分
特点：
不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者…
【扩散模型】5、Diffusion models beat GAN | 使用类别引导图像生成
论文：Diffusion models beat GAN on image Synthesis
代码：https://github.com/openai/guided-diffusion
出处：OPENAI | NIPS2021
时间：2021
贡献：
在本文章之前，扩散模型生成的图片已经非常逼真了&am…
《深入探讨：AI在绘画领域的应用与生成对抗网络》
目录 前言：
一 引言
二 生成对抗网络（GAN）
1 生成对抗网络（GAN）简介 2.使用GAN生成艺术作品的实现方法 3,生成图像
三 GAN在艺术创作中的应用
1 风格迁移
2 图像生成：
3 图像修复：
四 使…
![深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ea957cd3b916b6de5b2604b497ee3134.png)
深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决
【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等 专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化…
AI数字人打造之sadtalker让照片开口说话
1 sadtalker介绍 西安交通大学也开源了人工智能SadTalker模型，通过从音频中学习生成3D运动系数，使用全新的3D面部渲染器来生成头部运动，可以实现图片音频就能生成高质量的视频。 论文地址：Learning Realistic 3D Motion Coefficie…
GAN：生成对抗网络的突破与应用
第一章：引言
在当今信息时代，人工智能技术的发展如日中天。其中，生成对抗网络（GAN）作为一种强大的生成模型，引起了广泛的关注和研究。GAN通过两个相互对抗的神经网络，即生成器和判别器…
第G2周：人脸图像生成（DCGAN）
🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归 *K同学啊* 所有） 🍖 作者：[K同学啊] 1. DCGAN原理 深度卷积对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, DCGAN&#…
生成模型经典算法-VAEGAN（含Python源码例程）
生成模型 文章目录 生成模型1. 概述2. 生成模型典型结构-VAE&GAN2.1 VAE2.1.1 简介2.1.2 模型处理流程 2.2 GAN2.2.1 简介 2.2.2 生成对抗网络要点2.2.3 生成对抗网络的训练准则2.2.4 生成对抗网络模型处理流程 3.生成模型和判别模型在AIGC中的应用3.1 生成模型在AIGC中的应…
使用Cycle GAN训练自己的数据
目录 克隆项目代码 配置环境
下载测试数据集和预训练模型
测试及训练
使用自己的数据集训练及测试
修改cyclegan生成图像的大小 克隆项目代码
如果太慢，也可以选择自己下载下来项目上传至服务器
git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-p…
【计算机视觉|生成对抗】条件生成对抗网络（CGAN）
本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处 标题：Conditional Generative Adversarial Nets
链接：[1411.1784] Conditional Generative Adversarial Nets (arxiv.org)
摘要
生成对抗网络（Generative Adversarial…
李宏毅hw-6利用GAN生成动漫图像
一、查漏补缺、熟能生巧：
1.什么是转置卷积convTranspose、以及这种转置卷积怎么使用：
（1）具体的原理直接看李沐老师的那个演示，非常清晰：
47 转置卷积【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili
&#x…
AMEYA360：ROHM开发出可更大程度激发GaN器件性能的超高速栅极驱动器IC
全球知名半导体制造商ROHM(总部位于日本京都市)开发出一款超高速驱动GaN器件的栅极驱动器IC“BD2311NVX-LB”。 近年来，在服务器系统等领域，由于 IoT 设备的需求日益增长，电源部分的功率转换效率提升和设备的小型化已经成为重要的社会课题&am…
GAN 网络的损失函数介绍代码
文章目录 GAN的损失函数介绍1.L1 losses2.mse loss3.smooth L14.charbonnier_loss5.perceptual loss (content and style losses)6.Gan损失7.WeightedTVLoss8.完整代码方便使用,含训练epoch代码。 GAN的损失函数介绍
1.L1 losses
pixel_opt: type: L1Loss loss_weight: 1.0 r…
GPT模型部署后续：聊天机器人系统的扩展与优化
一、多轮对话支持 为了实现多轮对话支持，我们需要维护用户的会话上下文。这可以通过在服务器端使用一个字典来存储会话状态实现。 目录
一、多轮对话支持 下面是一个简单的扩展例子：
二、性能优化
三、用户界面与交互优化
下面是一个简单的HTML示例&…
【万字】一文教会你关于“生成对抗网络GAN”的所有知识
1 GAN基本概念
1.1 GAN介绍
GAN的英文全称是Generative Adversarial Network，中文名是生成对抗网络。它由两个部分组成，生成器和鉴别器（又称判别器），生成网络（Generator）负责生成模拟数据&…
基于GAN的多尺度门合并多模态MRI图像合成
Multi-Modal MRI Image Synthesis via GAN With Multi-Scale Gate Mergence 基于GAN的多尺度门合并多模态MRI图像合成背景贡献实验方法生成器gate mergence (GM) strategy（门控融合策略）判别器 损失函数Thinking 基于GAN的多尺度门合并多模态MRI图像合成…