GANS - 程序员宅基地

击败GANs的新生成式模型：score-based model(diffusion model)原理、网络结构、应用、代码、实验、展望

特别是一些论文直接喊出了beat GANs(打败GANs)的口号，全新的生成方式和部分领域领先GANs、VAE的生成效果，让越来越多的人感兴趣并投身于研究中。会不会是下一个GANs？能否解决目前GANs遇到的问题？和现有的生成...

辅助分类器的条件图像合成AC-GAN（Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs）

原文链接：Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs 文章贡献： 1.在D的输出部分添加一个辅助的分类器来提高条件GAN的性能 2.提出 Inception Accuracy 这种新的用于评判图像合成模型的标准 ...

（转）看到的一篇关于GANs的很好的理解的博客

网上已经贴满了关于GAN的博客，最近看到这样一篇关于GAN讲解的很详细透彻全面的博客，我便转载下来，以便以后查阅。

一文了解下 GANs可以做到的事情

标签： GAN 深度学习

原文链接：https://machinelearningmastery.com/impressive-applications-of-generative-adversarial-networks/ 简介如果说目前深度学习最火，应用最多的领域，莫过于 GAN–Generative Adversarial Network，翻译...

Deep Photo Enhancer: Unpaired Learning for Image Enhancement from Photographs with GANs

该方法基于双向生成对抗网络(GANs)框架，并进行了改进。首先，我们增加了U-Net的全局特征，并表明它是更有效的。全局U-Net在我们的GAN模型中充当了生成器的角色。其次，利用自适应加权方法对Wasserstein GAN (WGAN)...

ML-and-tensorflow:使用Tensorflow进行线性回归，逻辑回归和深度学习实现的示例，例如Transformers，gans，...

标签： Python

深度学习机器学习和张量流使用Tensorflow进行线性回归，逻辑回归和深度学习实现的示例，例如Transformers，gans，cnns，rnns等。我的书中讨论了此处的代码示例：深度学习算法和深度学习入门

【深度学习】生成对抗网络（GANs）详解！

标签：深度学习生成对抗网络人工智能

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...

风格迁移（Style Transfer）系列论文及新论文《Inverse mapping of face GANs》

标签：深度学习自然语言处理机器学习

《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution》论文讲解链接1：...

Transferring GANs: generating images from limited data 论文学习

Transferring GANs: generating images from limited data 2018ECCV 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1805.01677.pdf Abstract 探究预训练网络对GAN的影响相关的问题 1. Introduction 贡献： 1. 研究了域自适应...

Super_Resolution_with_CNNs_and_GANs:在Pytorch中使用SRCNN，DRRN，SRGAN，CGAN进行图像超分辨率

标签： python computer-vision pytorch super-resolution srgan srcnn cgan superresolution srresnet drrn JupyterNotebook

使用CNN和GAN的超分辨率这是我们的cs231n项目的代码。，，，我们研究了图像超分辨率（SR）问题，在该问题中我们要从低分辨率图像重建高分辨率图像。我们提出了一种残差的学习框架，以简化对深度网络的培训。...

[TMI2019-07]Ea-GANs: Edge-Aware Generative Adversarial Networks for CrossModality MR Image Synthesis

Ea-GANs: Edge-Aware Generative Adversarial Networks for CrossModality MR Image Synthesis 为了利用来自多重成像模态的互补信息，跨模态 MR 图像合成引起了越来越多的研究兴趣。但是，大多数现有方法仅着眼于...

pytorch-GANs:我对各种GAN（生成对抗网络）架构的实现，例如香草GAN（Goodfellow等），cGAN（Mirza等），...

标签： python machine-learning deep-learning pytorch gans generative-adversarial-networks deep-learning-tutorial conditional-gan dc-gan vanilla-gan gan-tutorial generative-adversarial-nets Python

PyTorch GAN :laptop:与 :laptop: = :red_heart:此仓库包含各种GAN架构的PyTorch实现。目的是使初学者更容易开始玩和学习GAN。我发现的所有存储库都掩盖了某些内容，例如将某些网络层中的偏向设置为False而没有解释...

《GANs in action》读书笔记--零

标签： python 机器学习人工智能

获取本书正版图书途径（支持正版）GANs in action。本书旨在为任何有兴趣学习GANs的读者提供权威的指导。本书从介绍简单的例子开始，逐步介绍一些最具创新性的GAN实现和应用。通过提供这些进展背后的直观表示本书...

使用GANs实现信息蒸馏

标签：计算科学神经计算深度学习

1. 背景介绍 1.1. 信息蒸馏的需求与挑战随着深度学习的迅猛发展，模型的规模和复杂度不断提升，随之而来的是计算资源消耗和推理延迟的增加。这对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式设备）以及对实时性要求较高的...

Partition-Guided GANs

Abstract 尽管⽣成对抗⽹络(GAN)取得了成功，但它们的训练仍⾯临⼏个众所周知的问题，包括模式崩溃和学习⼀组不相连的流形的困难。在本⽂中，我们将学习复杂⾼维分布、⽀持不同数据样本的挑战性任务分解为简单的⼦...

GANs解密：梯度共轭方向生成的核心理念

深度学习技术的迅猛发展已经成为许多领域的核心驱动力，其中之一就是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)。GANs是一种深度学习的无监督学习技术，它通过一个生成器和一个判别器来学习数据的分布。...

【论文翻译】Transferring GANs: generating images from limited data

标签：迁移学习 GAN 生成式对抗网络

迁移GANs:从有限的数据生成图像 Transferring GANs: generating images from limited data

【GANs】什么是饱和损失函数 Non-Saturating LossFunction

标签： GAN 生成模型

在设定GAN的损失函数时，总会有文献说Saturating和Non-Saturating Loss functions，具体他们各是什么，以及为什么这么称呼呢？一句话总结：非饱和损失函数能在训练早期提供更大的梯度我们首先看一下两种的数学...

Python-效果超赞的图片自动增强GANs非成对学习图像增强

标签： Python开发-机器学习

TensorFlow implementation of the CVPR 2018 spotlight paper, Deep Photo Enhancer: Unpaired Learning for Image Enhancement from Photographs with GANs

Hulu机器学习问题与解答系列 | 二十五：初识生成式对抗网络（GANs）

标签：神经网络机器学习人工智能

周四照旧撸公式。之前所有的问题与解答文章都可以在公众号菜单“机器学习”中找到，周末记得复习一波哟~今天的内容是【初识生成式对抗网络（GANs）】场景描述2014年的一天，Goodfell...

【GANs学习笔记】（十四）RGAN

标签： GANs RGAN

Part3 GANs的其他改进 &amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp; GANs还有一些其他的改进，本部分会选择一些很有创意的idea介绍一下。 1. RGAN 1.1 RGAN解决的...

conditional GANs pytorch

条件GAN（Conditional GANs）是一种生成对抗网络（GAN）的变体，它通过给生成器和鉴别器提供额外的条件信息来改进生成过程。在PyTorch中实现条件GANs时，需要对生成器和判别器的结构进行修改。引用中给出了生成器...

生成对抗网络（GANs）最新家谱：为你揭秘GANs的前世今生

生成对抗网络（GAN）一经提出就风光无限，更是被Yann Lecun誉为“十年来机器学习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展至今已经衍生出了诸多变化形态。...

Paper Reading: OCGAN: One-class Novelty Detection Using GANs with Constrained Latent Representations

标签： paper reading CVPR2019 GAN

Paper Reading Note URL: ...TL;DR cvpr2019的一篇关于novelty detection的文章，解决的在异常检测中，out-class sample也可能在潜空间中存在表示从而被判为in-class label的问题。 Motivation 在传统的one-class model...

（转）GANs and Divergence Minimization

GANs and Divergence Minimization 2018-12-22 09:38:27 This blog is copied from: https://colinraffel.com/blog/gans-and-divergence-minimization.html This post discusses a perspective on ...

【干货】生成对抗网络GANs算法在医学图像领域应用总结

标签： GAN GAN训练生成对抗网络

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。...

CONDITIONAL IMAGE SYNTHESIS WITH AUXILIARY CLASSIFIER GANS

标签： ACGAN 机器学习图像合成

AC-GANs 结果生成高分辨率图像改善可分性测量生成图像的多样性摘要合成高分辨率图像是机器学习中一个长期存在的挑战，文中介绍了图像合成的一个改进训练GAN s的新方法。我们运用标签条件构建了一个变种GANs，产生...

对生成对抗网络GANs原理、实现过程、应用场景的理解（附代码），另附：深度学习大神文章列表

标签：深度学习 GANs

对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。记录下自己的理解，日后忘记了也能用于复习。本文地址： ... 生成模型和判别模型理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。...

OCGAN: One-class Novelty Detection Using GANs with Constrained Latent Representations 论文总结

标签： OCGAN 无监督 One-class

OCGAN: One-class Novelty Detection Using GANs with Constrained Latent Representations[J]. CVPR 2019.该论文采用GAN网络并增加约束，来做One-class异常检测。 Motivation：在传统的One-c...

Conditional-and-nonConditional-Capsule-GANs:这是用于编写论文“使用胶囊网络进行图像合成的生成对抗网络...