生成式对抗网络GAN汇总
文章:
- Generative Adversarial Nets (2014)[paper][code]
- Ian Goodfellow第一篇提及生成式对抗学习的文章,开创性的工作。
– 提出了通过对抗网络来估计生成模型。
– 理论阐述了模型的损失函数及其训练方法。 - 代码已经集成到Theano等机器学习框架中。
- Ian Goodfellow第一篇提及生成式对抗学习的文章,开创性的工作。
Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(2015)[paper][code]
- 提出了生成式对抗网络(GANs)与卷积神经网络(CNNs)的结合的深度卷积生成对抗网络(DCGANs)。
- 将训练好的的判别模型用于图像分类,和其他无监督方法的结果具有可比较性。
- Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial
Network(2016)[paper] [code]- 利用GAN来完成低分辨率图像的高清化。
- GAN在图片高清化问题上的成功应用,清晰明了,效果显著,很有参考性。
- StackGAN:Text to Photo realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Network(2016)[paper][code]
- GAN用于基于文字描述的图片生成。
- 两个GAN,GAN-I 用于生成64×64的低分辨率图像(前人已有工作),GAN-II 基于文字和低分辨率图像生成256×256高分辨细节更多的图片。
- 看起来很像一个GAN文字生成图片加上一个GAN图片高清化,这是两个已经独立研究的工作,但是作者解释了里面的不同。GAN-II里面也融合了文字描述,有额外的信息输入,不像图片高清化里没有额外信息。
- NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks (2016)[paper]
- 大神Goodfellow在NIPS2016 Tutorial之后的总结以及会上提到重要问题的回答。总结性很强,内容很多(57页),干货很多。
- 内容主要有以下几个方面:
– Why study generative modeling?
– How do generative models work?
– How do GANs work?
– Tips and Tricks
– Research Frontiers
其他:
1. 博客:GAN will change world! – 2016年GAN发展的总结以及2017年的一些展望。
生成式对抗网络GAN汇总相关推荐
- 如何用 TensorFlow 实现生成式对抗网络(GAN)
我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现. 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以 ...
- 简述生成式对抗网络 GAN
本文主要阐述了对生成式对抗网络的理解,首先谈到了什么是对抗样本,以及它与对抗网络的关系,然后解释了对抗网络的每个组成部分,再结合算法流程和代码实现来解释具体是如何实现并执行这个算法的,最后通过给出一个 ...
- 深度学习之生成式对抗网络 GAN(Generative Adversarial Networks)
一.GAN介绍 生成式对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一.它源于2014年发表的论文:& ...
- 王飞跃教授:生成式对抗网络GAN的研究进展与展望
本次汇报的主要内容包括GAN的提出背景.GAN的理论与实现模型.发展以及我们所做的工作,即GAN与平行智能. 生成式对抗网络GAN GAN是Goodfellow在2014年提出来的一种思想,是一种比 ...
- 生成式对抗网络GAN(一)—基于python实现
基于python实现生成式对抗网络GAN 构建和训练一个生成对抗网络(GAN) ,使其可以生成数字(0-9)的手写图像. 学习目标 从零开始构建GAN的生成器和判别器. 创建GAN的生成器和判别器的损 ...
- 《生成式对抗网络GAN的研究进展与展望》论文笔记
本文主要是对论文:王坤峰, 苟超, 段艳杰, 林懿伦, 郑心湖, 王飞跃. 生成式对抗网络GAN的研究进展与展望. 自动化学报, 2017, 43(3): 321-332. 进行总结. 相关博客地址: ...
- 深度学习之生成式对抗网络GAN
一.GAN介绍 生成式对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一.模型通过框架中(至少)两个模块 ...
- 生成式对抗网络(GAN, Generaitive Adversarial Networks)总结
最近要做有关图像生成的工作-也是小白,今天简单学习一些有关GAN的基础知识,很浅,入个门,大神勿喷. GAN目前确实是在深度学习领域最热门,最有前景的方向之一.近几年有关于GAN的论文非常非常之多,从 ...
- 生成式对抗网络GAN模型搭建
生成式对抗网络GAN模型搭建 目录 一.理论部分 1.GAN基本原理介绍 2.对KL散度的理解 3.模块导入命令 二.编程实现 1.加载所需要的模块和库,设定展示图片函数以及其他对图像预处理函数 1) ...
- 到底什么是生成式对抗网络GAN?
男:哎,你看我给你拍的好不好? 女:这是什么鬼,你不能学学XXX的构图吗? 男:哦 -- 男:这次你看我拍的行不行? 女:你看看你的后期,再看看YYY的后期吧,呵呵 男:哦 -- 男:这次好点了吧? ...
最新文章
- 收藏:存储知识全面总结
- Java集合框架综述,这篇让你吃透!
- append函数_高质量python代码:考虑用生成器来改写直接返回列表的函数
- 手动配置mysql_手动配置Mysql,无需安装的方法以及Mysql的一些基本命令
- 自定义简单版本python线程池
- Java实现算法导论中最长公共子序列(LCS)动态规划法
- linux七大功能,值得Linux向其他系统借鉴的七大功能特性
- 动态定时任务数据库获取方式
- Windows Phone 7 不温不火学习之《工程结构》
- 问题解决之——未知usb设备设备描述符请求失败(Jlink驱动)
- js中鼠标事件mouseover、mouseenter和mouseleave、mouseout的区别
- Windows小工具 tcping
- RedShift护眼软件的配置
- 各类无次数限制的免费API接口,再也不怕找不到免费API了
- java i=i++和j=i++的区别
- Boot电容(自举电容)的工作原理
- efm8系列单片机c语言编程,EFM8单片机用Keil编程,头文件怎么写?
- 弹性云服务器的规格系列,新睿云简析云服务器的配置规格怎么选择?
- 胖葵酒店管理系统(android客户端+javaweb服务端+腾讯云服务器+腾讯云数据库)
- adam算法效果差原因_深度学习优化器-Adam两宗罪
热门文章
- 安卓资源字串中加全角空格、半角空格、换行、@%等特殊字符
- android json 解析 arraylist,android – 将ArrayList转换为JSONArray
- 网吧电脑显示连不上服务器,Pubwin客户机连不上服务器怎么办?
- android获取组件id,Android 获取控件id的三种方式
- php回滚实例_thinkphp 的事务回滚处理 和 原始PHP的事务回滚实例
- excel文本写入 npoi_C#使用NPOI读写excel
- html5 background-size,css3 Background-size属性使用说明
- Windows 10 份额突破 40%,Windows 7 连跌四月终回升
- PWA--未来式app
- Android 系统开发_核心技术篇 -- 深入钻研 JNI