生成对抗网络 教程
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GAN生成对抗网络学习笔记
一、简介 GAN是Generative Adversarial Nets的缩写,是由Ian Goodfellow14年提出的,这个东西和深度学习里其他很多东西一样,看表面原理其实很好理解,就是两个网络不断对抗互相学习,最终得到一个比较好的结果,但是想搞清楚原
veetsin
6年前
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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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GAN 生成对抗网络论文阅读路线图
路线图按照下面四个准则构建而成: ● 从提纲到细节 ● 从经典到前沿 ● 从通用领域到特定领域 ● 专注于最先进的技术 Generative Adversarial Networks – Paper Reading Road Map 今年夏天,我在我的实习工作
技术小能手
5年前
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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
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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【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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十个生成模型(GANs)的最佳案例和原理 | 代码+论文
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 生成对抗网络(GANs)是一种能“教会”计算机胜任人类工作的有趣方法。一个好的对手能让你成长更快,而GANs背后就是“从竞争中学习”的思路。 GANs最先是由蒙特利尔大学的Ian Goodfellow提出,已在图像生成
行者武松
6年前
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200种最佳机器学习教程汇总【史上最全】
本文包含了迄今为止大家公认的最佳教程内容。它绝不是网上每个ML相关教程的详尽列表,而是经过精挑细选而成的,毕竟网上的东西并不全是好的。我作者汇总的目标是为了补充我即将出版的新书,为它寻找在机器学习和NLP领域中找到的最佳教程。 通过这些最佳教程的汇总,我可以
【方向】
6年前
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