生成对抗网络做分类
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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
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深度学习界明星:生成对抗网络与Improving GAN
2014年,深度学习三巨头之一IanGoodfellow提出了生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)这一概念,刚开始并没有引起轰动,直到2016年,学界、业界对它的兴趣如“井喷”一样爆发,多篇重磅文章陆续发
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7年前
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Ian Goodfellow:生成对抗网络 GAN 的公式是怎样推导出来的
昨天,谷歌大脑研究科学家、《深度学习》的作者之一Ian Goodfellow在Twitter推荐了他最喜欢的两个机器学习“黑魔法”(Theory Hack)。Ian Goodfellow还是生成对抗网络GAN的提出者,利用这两个技巧,他在著名的GAN论文中推导
技术小能手
6年前
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Startdt AI提出:使用生成对抗网络用于One-Stage目标检测的知识蒸馏方法
人工智能正在驱动新一轮的商业变革,而算法技术则是推动核心底层技术的重要力量。算法崛起时代,技术浪潮可谓一日千里,算法工程师也只有不断精进自身技术,才能与时俱进、驭浪前行。近日,奇点云算法工程师三角肌在目标检测算法领域又有新突破。 摘要 卷积神经网络对目标检测
startdtsms
5年前
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七个不容易被发现的生成对抗网络(GAN)用例
像许多追随AI发展的人一样,我无法忽略生成建模的最新进展,尤其是图像生成中生成对抗网络(GAN)的巨大成功。看看下面这些样本:它们与真实照片几乎没有区别! 从2014年到2018年,面部生成的进展也非常显着。 这些结果让我感到兴奋,但我内心总是怀疑它们是否真
【方向】
6年前
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手把手教你生成对抗网络 GAN,50 行代码玩转 GAN 模型!
什么是 GAN? 好了,GAN 如此强大,那它到底是一个什么样的模型结构呢?我们之前学习过的机器学习或者神经网络模型主要能做两件事:预测和分类,这也是我们所熟知的。那么是否可以让机器模型自动来生成一张图片、一段语音?而且可以通过调整不同模型输入向量来获得特定
技术小能手
6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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(转) 简述生成式对抗网络
简述生成式对抗网络 【转载请注明出处】chenrudan.github.io 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
我是wangxiao-23158
8年前
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