用caffe生成对抗网络

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玄学酱 8年前 1813

生成对抗网络入门指南（内含资源和代码）

生成对抗网络（GAN）是由两个相互竞争的网络组成的深度神经网络架构。 2014年，Lan Goodfellow和蒙特利尔大学包括Yoshua Bengio在内的其它研究人员在论文中介绍了生成对抗网络。Facebook的AI研究主管Yann LeCun称对抗训练
【方向】 8年前 7959

VAE、GAN、Info-GAN：全解深度学习三大生成模型

在深度学习之前已经有很多生成模型，但苦于生成模型难以描述难以建模，科研人员遇到了很多挑战，而深度学习的出现帮助他们解决了不少问题。本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。 VAE 本节将为读者介绍基于变分思想的深度学习的生成
行者武松 8年前 3569

神经网络的激活函数总结

导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数？ 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上
1833619571093157 7年前 2231

【开发者的2018】GAN、AutoML、统一框架、语音等十大趋势

GAN与造假 虽然生成对抗网络几年前就出现了，我对它是相当怀疑的。几年过去了，即使看到GAN在生成64x64分辨率的图像方面取得了巨大的进步，我对它仍是怀疑的。在阅读了一些数学文章之后，我更加怀疑了，因为这些文章说GAN并没有真正了解分布。但在2017年，事情
技术小能手 8年前 5585

一秒分辨出杨臣刚、王大治和孙楠，这个黑产居然用AI 来"打码"

雷锋网注：腾讯守护者计划安全团队协助警方打掉市面上最大打码平台“快啊答题”，挖掘出一条从撞库盗号、破解验证码到贩卖公民信息、实施网络诈骗的全链条黑产。该资料由腾讯守护者计划安全团队提供给雷锋网(公众号：雷锋网)，雷锋网编辑并补充了部分资料。 今天中午，宅宅新
boxti 8年前 2123

一文读懂目标检测模型（附论文资源）

1. R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源，能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢？R-CNN网络是这样做的：在图像中提出了多个边框，并判断其中的任何一个是否对应着一个
技术小能手 7年前 2640

从R-CNN到YOLO，一文带你了解目标检测模型（附论文下载）

R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源，能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。 如何确定这些边界框的大小和位置呢？R-CNN网络是这样做的：在图像中提出了多个边框，并判断其中的任何一个是否对应着一个具体对象
技术小能手 7年前 4591

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