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手把手教你使用TensorFlow生成对抗样本 | 附源码

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uncle_ll 7年前 2095

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【方向】 7年前 18174

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】 6年前 7959

谷歌推出TFGAN：开源的轻量级生成对抗网络库

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 一般情况下，训练一个神经网络要先定义一下损失函数，告诉神经网络输出的值离目标值偏差大概多少。举个例子来说，对于图像分类网络所定义的损失函数来说，一旦网络出现错误的分类结果，比如说把狗标记成了猫，就会得到一个高损失值。
行者武松 7年前 913

生成对抗网络（GANs）最新家谱：为你揭秘GANs的前世今生

生成对抗网络（GAN）一经提出就风光无限，更是被Yann Lecun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。 今天，文摘菌就来为大家盘点一下GA
Chin2018 6年前 1996

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 2439

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玄学酱 7年前 3477

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 3665

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