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GAN(生成对抗网络)的最新应用状况
今天我们来聊一个轻松一些的话题——GAN 的应用。 在此之前呢,先推荐大家去读一下一篇新的文章 LS-GAN(Loss-sensitive GAN)[1]。 这个文章比 WGAN 出现的时间要早几天,它在真实分布满足 Lipschitz 条件的假设下,提出了
玄学酱
7年前
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Ian Goodfellow:生成对抗网络 GAN 就是强化学习(超全资料)
关于GAN:想法来自酒后与同行的争论 问:有传言说你是在一家小酒馆里想出了GAN的idea,是这样吗? Ian Goodfellow :这是真事,不仅仅是传言。我之前在好几次采访中都讲过这个故事了。 参考:专访 Ian Goodfellow:欲在谷歌打造 GA
技术小能手
6年前
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手把手教你使用TensorFlow生成对抗样本 | 附源码
首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/149583 如果说卷积神经网络是昔日影帝的话,那么生成对抗已然成为深度学习研究领域中一颗新晋的耀眼新星,它将彻底地改变我们认知世界的方式。对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个
uncle_ll
7年前
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手把手教你使用TensorFlow生成对抗样本 | 附源码
更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 如果说卷积神经网络是昔日影帝的话,那么生成对抗已然成为深度学习研究领域中一颗新晋的耀眼新星,它将彻底地改变我们认知世界的方式。对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思
【方向】
7年前
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【GAN货】生成式对抗网络资料荟萃(原理/教程/报告/论文/实战/资料库)
简介 生成式对抗网络,是近些年来最火的无监督学习方法之一,模型由Goodfellow等人在2014年首次提出,将博弈论中非零和博弈思想与生成模型结合在一起,巧妙避开了传统生成模型中概率密度估计困难等问题,是生成模型达到良好的效果。 基本思想 囚徒困境 195
技术小能手
6年前
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GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo
生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN。本文主要分为三个部分:介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN
武耀文
7年前
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超火的漫画线稿上色AI出新版了!无监督训练,效果更美好 | 代码+Demo
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 给喜欢的动漫形象建个了收藏夹,里面收集她的各种图片……懂,谁没几个喜欢的动漫萌妹呢。 一些手绘线稿也很可爱,但黑白配色总会略显单调。 △ 请记住这张线稿 半年前线稿上色AI style2paints的破壳曾让自动上色火
行者武松
7年前
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换脸效果媲美GAN!一文解析OpenAI最新流生成模型「Glow」
本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @TwistedW。基于流的生成模型在 2014 年已经被提出,但是一直被忽视。由 OpenAI 带来的 Glow 展示了流生成模型强大的图像生成能力。文章使用可逆 1 x 1 卷积在已有的流模型 N
技术小能手
6年前
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