生成学习 - 程序员宅基地

深度学习实战22(进阶版)-AI漫画视频生成模型，做自己的漫画视频

标签：人工智能自然语言处理神经网络

AI生成视频是利用人工智能技术生成视频的过程，通常，这种技术基于图像识别、语音合成等算法，从各种不同来源的数据中获取信息，然后自动生成视频。imageio是Python中用于处理图像和视频的第三方库，其中的get_...

使用生成对抗网络（GAN）实现对图像的生成

标签：生成对抗网络 tensorflow 深度学习

本文基于python，使用生成对抗网络（GAN模型）对Fashion MNIST数据集中的图像，进行了生成。

深度学习100例-生成对抗网络（DCGAN）生成动漫人物 | 第20天

标签：深度学习 tensorflow DCGAN

文章目录一、前言二、什么是生成对抗网络？1. 设置GPU2. 加载和准备数据集三、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、保存检查点六、定义训练循环七、训练模型1. 恢复...

［每日问答］生成方法和判别方法有什么区别？

标签：数据分析数据挖掘机器学习

生成方法和判别方法有什么区别？

[深度学习-原理]GAN(生成对抗网络)的简单介绍

标签：深度学习

GAN的简单介绍1. 什么是GAN2. GAN的原理3. GAN的分类3.1. 原始的GAN3.2. 深度卷积GAN（Deep Convolutional GAN）3.3. 条件GAN（Conditional GAN）（cGAN...生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是I

深度学习之生成对抗网络

标签：深度学习生成对抗网络

GAN是半监督学习方式训练的模型，基于神经网络，经常被用在图像处理和半监督学习领域。生成器作用D：生成和真实数据几乎没有差距的数据鉴别器的作用G：尽最大努力区分生成器生成的数据和真实数据训练一个生成...

深度学习项目实战-对抗生成网络

标签：深度学习实战

购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdn500）回复【唐宇迪】进入学习群，获取唐宇迪老师社群答疑对抗生成网络在16年爆火,成了深度学习圈子里的家常话。课程首先讲解对抗生成网络基本原理，通过案例演示原理和...

【AI广延 | GAN】一文带你了解生成对抗网络

标签：人工智能生成对抗网络机器学习

近年来，深度学习在很多领域的都取得了突破性进展，但大家似乎发现了这样的一个现实，即深度学习取得突破性进展的工作基本都与判别模型相关。什么意思呢？也就是说，生成模型并没有被好好地运用以释放其潜能。生成...

学习通视频enc生成方法

标签： php

enc大概是对参数进行md5加密后的值看一下发送时的参数 //格式 str="[clazzId][userid][jobid][objectId][playingTime*1000][d_yHJ!$pdA~5][duration*1000][clipTime]"; enc=md5(str); //d_yHJ!...

基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用

标签：自然语言处理人工智能语言模型

基于GAN的生成模型主要包含两个部分：...以图像生成为例，训练过程中，生成器会学习生成具有所需视觉效果的图像，而判别器则会学习如何区分真实图像和生成图像。当训练完成后，生成器可以生成具有较高视觉效果的图像。

图强化学习（结构生成）

标签：强化学习图论人工智能

两篇相关论文： Graph Convolutional Policy Network for Goal-Directed Molecular Graph Generation MolGAN: An implicit generative model for small molecular graphs 论文内容不做详细介绍，只说一下想法： ...

生成学习、高斯判别、朴素贝叶斯—斯坦福ML公开课笔记5

标签：生成学习算法高斯判别分析朴素贝叶斯

本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记，主要内容包括生成学习算法（generate learning algorithm）、高斯判别分析（Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA）、朴素贝叶斯（Navie Bayes）、拉普拉斯平滑（Laplace ...

Stable Diffusion复现——基于 Amazon SageMaker 搭建文本生成图像模型

标签：云上探索实验室人工智能计算机视觉

而最近我在网上搜索发现，亚马逊云科技最近推出了一个【云上探索实验室】刚好有复现Stable Diffusion的活动，其使用亚马逊AWS提供的Amazon SageMaker机器学习平台，为快速构建、训练和部署机器学习模型提供了许多...

PKPM学习：板生成的问题

标签： PKPM PKPM板生成的问题

一、板生成的一些问题二、举例三、结语四、定位日期一、板生成的一些问题使用PKPM时，有时候板没有生成我们想要的样子。比如我们想让1区生成板，结果1区却附带着2区生成板。有时候调整板高差只想调A区，...

机器学习 —— 李宏毅机器学习笔记（五）—— 概率生成模型

概率生成模型，简称生成模型（Generative Model），是概率统计和机器学习中的一类重要模型，指一系列用于随机生成可观测数据的模型。生成模型的应用十分广泛，可以用来不同的数据进行建模，比如图像、文本、声音等。...

【Active Learning - 12】一种基于生成对抗网络的二阶段主动学习方法

标签：主动学习 active learning 生成对抗网络

然后，围绕提高生成图像的质量、提升筛选样本的价值以及减少样本筛选的时间成本等方面，我们提出了一种基于生成对抗网络的二阶段主动学习方法。主动学习系列博文：【Active Learning - 00】主动学习重要资源总结...

机器学习：生成式模型与判别式模型

标签：机器学习生成式模型判别式模型

监督学习的任务就是学习一个模型，应用这一模型，对给定的输入预测相应的输出。这个模型的一般形式为决策...监督学习方法又分为生成方法和判别方法，对应生成式模型(Generative Model)与判别式模型(Discriminative...

JavaSE学习之路:Idea小技巧一键生成标准JavaBean(一键生成构造方法和Setter和Getter方法)

标签： intellij-idea 学习 java

1.生成有参和无参构造函数2.生成Getter和Setter方法3.生成toString方法。

图像生成概念简单介绍

标签：算法计算机视觉人工智能

图像生成技术涵盖了一系列算法，包括基于规则的方法、基于统计学的方法、深度学习等。从技术角度看，图像生成是一种计算机图形学的应用，它可以模拟现实世界中的光照、材质、颜色等因素，生成具有逼真感的图像。同时...

【深度学习】自监督学习详解（self-supervised learning）

标签：学习深度学习

详解！自监督学习：对比学习和生成学习。

深度学习（2）——生成对抗网络

标签：深度学习 DeepLearing 生成模型

深度学习（2）——生成对抗网络译文，如有错误请与笔者联系摘要本文提出一个通过对抗过程来预测生成模型的新框架，其中我们同时训练两个模型：一个用来捕捉数据分布的生成模型G和预测样本来自训练数据而...

【深度学习】生成式对抗网络的损失函数的理解

标签：深度学习 GAN 生成式对抗网络

生成式对抗网络即GAN由生成器和判别器组成。原论文中，关于生成器和判别器的损失函数是写成以下形式：首先，第一个式子我们不看梯度符号的话即为判别器的损失函数，logD(xi)为判别器将真实数据判定为真实数据的...

学习PyTorch和GAN最好的书：《PyTorch生成对抗网络编程》

标签： pytorch 生成对抗网络机器学习

PyTorch 最强大且最便利的功能之一是，无论我们设想...学习PyTorch和GAN最好的书《PyTorch生成对抗网络编程》读过这本书后对PyTorch的基础知识有了较深的理解您已经获得了使用这些知识来构建和训练多神经网.

【深度学习】生成对抗网络GAN｜GAN、WGAN、WGAN-UP、CGAN、CycleGAN、DCGAN

标签：深度学习生成对抗网络机器学习

生成对抗网络由两个部分组成：生成器（Generator）和判别器（Distriminator...当判别器D判断生成器G生成了假数据后给生成器G一个惩罚，这导致生成器G被迫向“不受到”判别器D惩罚的方向进化学习，二者就构成了一个动态

对抗生成网络学习（一）——GAN实现mnist手写数字生成(tensorflow实现)

标签： GAN python

在这个模型中，通过生成器G和判别器D相互博弈，以提高模型自身的泛化性能，使得生成器G最终能够产生与真实样本接近的数据。本实验以mnist数据集为例，尽可能的以最少的代码实现GAN。 [1]文章链接：...

机器学习中的数学——线性相关和生成子空间

标签：机器学习深度学习数学

如果逆矩阵A−1A^{-1}A−1存在，我们在《机器学习中的数学——单位矩阵和逆矩阵》中可以得到：Ax=bAx=bAx=b对于每一个向量bbb恰好存在一个解。但是，对于方程组而言，对于向量bbb的某些值，有可能不存在解，或者存在...

第十课：深度学习前沿：理解强化学习和生成对抗网络背后原理

标签：深度学习强化学习生成对抗网络

【学习笔记】go 生成随机数

标签： golang 学习开发语言

如果每次都是用相同的种子值，即 value，那么会生成相同的伪随机数集合，因此我们需要不同的种子值，而手动更新种子值显然是麻烦的，所以最好的做法就是使用时间戳的形式。通常我们用 time.Now().UnixNa

GAIL生成对抗模仿学习的简单理解

标签：笔记

文章目录强化学习模仿学习模仿学习的三种方法行为克隆逆向强化学习GAIL生成对抗模仿学习强化学习强化学习需要一个合适的reward函数去求解最优行动策略，但很多情况下不容易设以一个足够全面和优秀的reward函数，...

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