GANs

GAN 网络讲解(一):生成式对抗网络(GANs)简介

生成式对抗网络(GANs)的功劳通常归于Ian Goodfellow博士等人。事实上，它是由Pawel Adamicz博士(左)和他的博士生Kavita Sundarajan博士(右)发明的，他们在2000年就有了GAN的基本想法，比Goodfellow博士发表的GAN论文...

【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...

标签： JupyterNotebook

生成对抗网络生成对抗网络（GAN）的基本思想很简单：使神经网络相互竞争，希望这种竞争将促使他们脱颖而出。通常，GAN由两个NN组成：生成器：生成器从输入噪声分布中输出一些数据，通常是图像。...

深入理解GANs：生成对抗网络的原理与应用

标签：生成对抗网络人工智能神经网络

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)是一种深度学习算法，由伊戈尔·Goodfellow等人于2014年提出。GANs的核心思想是通过两个相互对抗的神经网络来学习数据分布，一个称为生成器(Generator)，另一个...

生成对抗网络（GANs）总结

标签：生成对抗网络人工智能神经网络

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据。GANs在图像生成、语音合成、文本到...

GANs的优化函数与完整损失函数计算

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈...转载自DeepHub IMBA仅用于学术分享，若侵权请联系删除生成对抗网络(GANs)近年来在人工智能...

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...

标签：深度学习计算机视觉生成对抗网络

GAN的主要思想是对抗思想：对抗思想已经成功地应用于许多领域，如机器学习、人工智能、计算机视觉和自然语言处理。最近AlphaGo击败世界顶尖人类玩家的事件引起了公众对人工智能的兴趣。AlphaGo的中间版本使用两个...

GANs最新进展（GANs: the story so far）

标签： GANs最新进展

在本次演讲中，我们将以一个关于GANs如何工作的简短教程开始，以及在设计GAN架构时涉及的各种考虑事项。然后，我们将继续讨论一些更流行的GAN架构，并从不同的角度进行讨论，包括可解释性和伦理。最后，我们将讨论...

deeplearning.ai-GANs-Specialization:由Deeplearning.ai在Coursera上进行的创生对抗网络（GANs）专业化

标签： github machine-learning course solutions solution coursera generative-adversarial-network gan courses gans generative-adversarial-networks specialization assignments assignement coursera-assignment deeplearning-ai JupyterNotebook

GANs专业化由deeplearning.ai（生成的对抗网络专业化）制作的GANs专业化此三门课程的专业课程于9月30日启动。该存储库包含课程1、2、3的文件。预填写的作业文件已经完成。编辑更新1：将此存储库公开以供参考（2020年...

GANs_for_data_augmentation

标签： Python

用于数据扩充的GAN 数据是深度学习中非常重要的因素。大型，标记且平衡的数据集的存在通常对于模型在特定任务上的最佳执行至关重要。但是，在现实世界中很难找到这样的数据，创建这些数据集是一项繁琐的任务。...

《GANs生成式对抗网络综述：算法、理论与应用》【密歇根大学28页综述论文】.zip

标签： GANs

生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等上大量相关论文发表。密歇根大学Jie Gui博士等人近期...

GANs-At-Atari：使用GANs图像生成功能生成类似Atari的图像

GANS上Atari 使用GANs图像生成功能来生成Atari类图像

gans-awesome-applications：精选的GAN应用程序和演示清单

标签： github applications generative-adversarial-network papers curated-list demonstration

gans-awesome应用程序精选的GAN应用程序和演示清单。注意：列表中不包括针对简单图像生成的常规GAN论文，例如DCGAN，BEGAN等。我主要关心应用程序。我尊重的标志性论文。生成对抗网络，，深度卷积生成对抗网络...

Partition-Guided GANs.pdf

标签： GAN

对Partition-Guided GANs进行了翻译和注释

SeniorProject-GANS：使用条件性GANS改善面部表情识别，特别是针对BIPOC和女性

标签： JupyterNotebook

GANS高级项目使用有条件的GANS来改善面部表情识别，特别是针对BIPOC和女性。

大模型生成对抗网络（GANs）课件笔记.md

标签： pytorch 生成对抗网络 gans

内容概要：本文介绍了生成对抗网络（GANs），一种强大的深度学习技术，用于生成逼真的数据，如图像、音频等。文章从GANs的基本原理、工作方式、训练技巧，以及在图像修复领域的应用等方面进行了阐述，同时提供了...

GANs综述

标签： python 人工智能

慢慢的将各种GAN模型都好好研究一番，争取搞个零样本学习方式。

GANs必读论文推荐

标签： GANs 必读论文推荐

GANs必读论文推荐，Must-Read Papers on GANs – Towards Data Science.

GANs的崛起

标签： GANs 对抗学习

GANs的崛起，The Rise of Generative Adversarial Networks，by Kailash Ahirwar。

生成对抗网络（GANs）最新家谱：为你揭秘GANs的前世今生

标签： GANs

生成对抗网络（ AN）一经提出就风光无限，更是被Yann L un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。

exemplar_gans:示例GAN代码和数据集的存储库

标签： CSS

作者布赖恩·多汉斯基克里斯蒂安·费雷尔（Cristian Canton Ferrer）介绍我们引入一种新颖的绘画方法，其中保留要删除或更改的对象的身份并在推理时进行说明：示例GAN（ExGAN）。 ExGAN是一种条件GAN，它利用示例...

gans-in-action-master.zip

标签： gan 代码 gans-in-action

本文档提供了gans-in-action的书上的全部代码，该书在19年8月份将在中国发行

PyTorch-progressive_growing_of_gans-master.zip

标签： GAN 机器学习 pytorch PGGAN

用pyTorch复现PG GAN 原地址：https://github.com/github-pengge/PyTorch-progressive_growing_of_gans

Conditional Tabular GANs的代码

标签：深度学习 GAN 对抗生成网络图像处理 CV

本文的目的是解释Conditional Tabular GANs的工作原理，因为目前我还没有看到类似这样的文章。表格数据生成是一个不断发展的研究领域。 CTGANs 论文已成为许多其他机器学习架构的基础，这些架构如今构成了该研究...

Introduction to GANs

标签：深度学习机器学习

介绍深度学习和GAN的发展：Introduction to GANs Ian Goodfellow, Staﬀ Research Scientist, Google Brain MIX+GAN IEEE Workshop on Perception Beyond the Visible Spectrum

instance_selection_for_gans:用于GAN的实例选择的官方代码存储库

标签： Python

GAN的实例选择此存储库包含Terrance DeVries，Michal Drozdzal和Graham W.Taylor撰写的NeurIPS 2020 GAN代码。 BigGAN的样本经过训练，并在256x256 ImageNet上进行了实例选择。在4个V100 GPU上进行了11天的培训。...