展开

关键词

揭开GANs神秘面纱

GANs中,两个网络目标和角色是不同一个生成以假乱真的样本,一个分辨样本真伪。 ? 除此之外,我们还要交替地更新鉴别网络和生成网络(更新一个时,保持另一个参数不变)。使用GANs来解决一个特定问题时,大致步骤如下: 决定GANs结构:G结构如何?D结构如何? 训练:交替更新D和G(更新一个时,固定另一个参数)。 将G和D网络构造更为复杂(使用带步幅卷积和adam优化器不是用随机梯度下降……)我们可以得到这样效果: ? 图5引自Alec Radford等人,卧室图片 5. 那么,当G适应D这种行为,它会开始只生成数字8……我们会发现,G只生成一个真实数据子集,当D将这个子集全部否定时候,G又会去生成另外一个子集。它们一直在摇摆。

21620

一文读懂生成对抗网络GANs

假如你两张机器学习模型生成图片,我们如何决定哪一个更好,好多少呢? 在以前方法中,这个问题最常见解决方案是计算输出图像和训练集中最邻近图像距离,其中使用一些预定义距离度量标准来计算距离。 当模型生成一个译文,我们把译文与提供目标句子比较,然后根据它距离哪个目标句子最近,分配一个相应分数(特别是,我们是用BLEU分数,它是根据两个句子之间多少个n-grams匹配距离度量标准)。 象棋或者围棋这些游戏对抗双方总是对称(尽管并非总是如此),但对于GAN设置,两个网络目标和角色是不相同一个网络产生假样本,另一个网络区分真的和假样本。 ? 另外,如果判别网络(D)能很好工作,那么在从训练数据中选择样本情况下,会通过第一项(因为D(x)很大)增大目标函数,也会通过第二项减小它(因为D(x)很小)。 基本上,生成器G仅生成与训练数据集一个子集相似的图像,一旦识别器D开始把这个小子集与其余区分开,生成器G又转换到另外子集,它们将一直简单来回震荡。

67230
  • 广告
    关闭

    什么是世界上最好的编程语言?丨云托管征文活动

    代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    一个数据库事务 Bug 引发惨剧

    目前为止都没什么问题! 发送通知 一天,我们员工来找我们提出了一个想法。他们说,如果系统能够通知用户,告诉他们款项已经到账就太好了。我们认为这是个好主意! 这份文档给出了很好解释。 以这种方式使用信号好处是,底层付款模块可以与依赖它应用通信,不会形成对应用依赖。这种模式消除了循环依赖,并让底层模块保持独立和解耦。 批量处理 这种设计效果很好,每次付款到账时用户都很高兴。 又有一天,工作人员带着另一个想法回来了。他们说工作量越来越多,所以他们现在想要自动化和简化其中一些任务。 触发一个异步任务不是发送信号 这会遇到与信号相同问题。批量流程失败时任务已被触发,消息将被发送出去。 如果你已经一个,那么问题可能不大,但如果你没有,那么设置和操作这么个工具可能会是很繁琐工作。 事务队列 如果你决定在数据库中实现一个队列,你可能离正确解决方案又近了一步。

    7920

    wGAN如何解决GAN已有问题(附代码实现)

    另一个问题是深度学习模型(比如卷积神经网络)有时候并不能很好地学到训练数据中一些特征。深度对抗学习(deep adversarial learning)就是为了解决上述问题被提出一种方法。 如果这个鉴别器水平很高,它无法分清它们之间区别,那么就说明我们需要模型具有很好表达或者预测能力。 非监督学习是通往真正人工智能方向,本文回顾从传统机器学习,到wGAN逻辑发展过程。 本文让读者对wGAN历史发展个清晰认识,并提供wGAN代码实现,是一篇很好学习wGAN入门材料。 ? 对抗学习是深度学习中最火一个领域。 梯度惩罚只要简单加到总损失函数中Wasserstein距离就可以。 ? 历史上第一次,终于可以训练GAN几乎不用超参数调优其中包括101层残差网络和基于离散数据语言模型。 如果想对这个理论深入理解,我建议读一下下面两个文章: Wasserstein GAN Wasserstein GANs改进训练方法 随着新目标函数引入,我看待GANs方式也发生了变化: 传统

    69490

    Ian Goodfellow谈GANs论文评审:有这些迹象论文要怀疑

    每个审稿人都应该想好自己目标,并且了解一些其它审稿人可能会抱有的目标。我参与论文评审一般两个目标: 1.确保论文质量足够高; 2.减少我自己作为审稿人工作量。 基于我两个目标,我希望评审论文多数时候都是可能需要拒掉,但其它审稿人不一定能看出来其中原因。一些非常忙审稿人甚至会要求只看那些明显质量很糟糕论文,就是为了尽量减轻自己工作量。 如果我做区域主席的话,基本可以肯定我会给每篇论文分一个那个课题上称得上绝对专家审稿人,必要时候我甚至会邀请新审稿人加入。比如我就经常从安全社区邀请审稿人来看机器学习安全性论文。 如何评审对 GANs 做出通用改进论文 对于 GANs 工作原理理论和实证研究论文都已经很多,关于如何把 GANs 用在一些有意思或者奇怪新任务论文也有很多(比如第一篇用 GANs 做无监督翻译 也有很多论文把 GANs 作为一个大系统当中一部分,比如用 GANs 做半监督学习、差分隐私、数据增强等等。这些也不是我想谈——这都需要在那个所在大系统应用领域中进行评价。

    33030

    时下火热wGAN将变革深度学习?这得从源头讲起

    另一个问题是深度学习模型(比如卷积神经网络)有时候并不能很好地学到训练数据中一些特征。深度对抗学习(deep adversarial learning)就是为了解决上述问题被提出一种方法。 如果这个鉴别器水平很高,它无法分清它们之间区别,那么就说明我们需要模型具有很好表达或者预测能力。 本文回顾从传统机器学习,到wGAN逻辑发展过程,让读者对历史发展个清晰认识,并提供wGAN代码实现,是一篇很好学习wGAN入门材料。 梯度惩罚只要简单加到总损失函数中Wasserstein距离就可以。 ? 历史上第一次,终于可以训练GAN几乎不用超参数调优其中包括101层残差网络和基于离散数据语言模型。 如果想对这个理论深入理解,我建议读一下下面两个文章: Wasserstein GAN Wasserstein GANs改进训练方法 随着新目标函数引入,我看待GANs方式也发生了变化: 传统

    531110

    【CVPR 2018】照片闭眼也无妨,Facebook黑科技完美补全大眼睛

    但是,到目前为止,还没有一个很好办法处理照相时眨眼问题:当拍照那一瞬间眼睛正好闭上了,那么……就只能重新拍一张。 Networks”中描述这项工作。 DNN只会插入一双与训练集中相似的脸相对应眼睛。这时候,如果一个一些明显特征,比如眼睛形状比较特别,就不会在生成部分中得到体现。 /重构损失,计算生成器参数梯度; 用补全图像、另一个ground truth图像和参考图像或感知代码,计算鉴别器参数梯度; 通过生成器反向传播鉴别器误差。 在某些情况下,ExGANs仍然会失败,比如当一个眼睛被一缕头发遮住了一部分,或者有时不能正确地着色,就会产生一些奇怪的人工痕迹。但这些都是可以解决问题。

    34630

    GAN能进行股票预测吗?

    在过去研究中,出现很多方式,但这些方式和方法并不是很成功,所以本文将这个领域研究扩展到GANs。看看GANs这个领域是否能够进行预测。 但是夏普比率几个弱点,包括投资回报是正态分布假设,这里就不进行详细解释。 我们希望鉴别器能够很好地完成它工作但又不能太好,因为如果太好生成器无论学习什么都不能欺骗它,为了实现这一点,我们必须设计一个具有良好架构健壮网络。 这两个结合试图解决较以前模型弱点。 Wasserstein距离(Earth Mover距离)是给定度量空间上两个概率分布之间距离度量,它可以看作是将一个分布转换为另一个分布所需最低工作。 在对通常使用回归或lstm其他类似工作综述中,几篇论文将COVID期作为数据中异常因为这是史无前例,并且使用了一个简单解决方案,即排除认为只是在掩盖问题异常周期。

    7510

    生成对抗网络(GANs )诞生以来主要技术进展

    实现方法,是让两个网络相互竞争,‘玩一个游戏’。 另一个叫做判别器网络(Discriminator Network),它可以同时观察真实和假造数据,判断这个数据到底是不是真的。” 对不熟悉 GANs 读者,这番解释或许有些晦涩。 因此,雷锋网特地找来 AI 博主 Adit Deshpande 解释,更加清楚直白: “GANs 基本原理是它有两个模型:一个生成器,一个判别器。 在较高层面上,对抗损失使图像看起来更自然;内容损失则保证重建图像与低分辨率原始图像似的特点。其中,对抗损失和传统 GANs 应用类似,创新是内容损失。 此前使用 CNN 训练 GANs 尝试大多以失败告终。当研究人员修改架构创造出 DCGAN,他们能够看到神经网络在每一层级学习到过滤器 。

    47350

    学界丨生成对抗网络(GANs )为什么这么火?盘点它自 2014 年以来主要技术进展

    实现方法,是让两个网络相互竞争,‘玩一个游戏’。 另一个叫做判别器网络(Discriminator Network),它可以同时观察真实和假造数据,判断这个数据到底是不是真的。” 对不熟悉 GANs 读者,这番解释或许有些晦涩。 因此,雷锋网特地找来 AI 博主 Adit Deshpande 解释,更加清楚直白: “GANs 基本原理是它有两个模型:一个生成器,一个判别器。 在较高层面上,对抗损失使图像看起来更自然;内容损失则保证重建图像与低分辨率原始图像似的特点。其中,对抗损失和传统 GANs 应用类似,创新是内容损失。 此前使用 CNN 训练 GANs 尝试大多以失败告终。当研究人员修改架构创造出 DCGAN,他们能够看到神经网络在每一层级学习到过滤器 。

    820100

    这篇文章要在GANs圈里C位出道(内附源码与资源链接)

    为了解决GANs 量化标准以及对其失败模式分析等问题,许多研究者提出了一系列损失函数、正则化方法、归一化及不同网络结构来解决GANs 模型量化标准问题并试图从其失败模式中找到有效解决方案。 GANs 模型可以看作是一种二人博弈游戏,其中一个玩家(生成器)学习简单输入分布(通常是标准多变量高斯分布或均匀分布)并将其变换生成图像空间上分布,另一个玩家(判别器)尝试将真实分布和生成分布区分开来 对此,众多研究者提出一系列损失函数、正则化方法、归一化及不同模型结构。其中一些方法是从理论导角度推导,还有些是基于实践应用考虑。 结论 在这项工作中,我们分析总结了 GANs 当前研究现状,包括损失函数,正则化和归一化方法,以及神经网络结构等问题,并采用三个数据集、在不同评估标准下分别进行实验分析各种因素组合影响。 我们希望这项研究工作、开源项目及预训练模型能够为未来 GANs 研究奠定一个基线。

    20340

    GANs 虐千百遍后,我总结出来 10 条训练经验

    GANs 现状 自生成对抗性网络提出以来,研究人员对其稳定性问题进行了大量研究。目前已有大量文献提出了稳定收敛方法,除此之外,还有大量冗长复杂数学证明。 我立即得出结论,一个网络没有足够“容量”(或参数数量)来匹配另一个网络:所以我立马改变了生成器架构,在卷积层上添加了更多滤波器,但令我惊讶是,什么改变都没有。 早停法(Early Stopping) 在GANs训练时,您可能会遇到另一个常见错误是,当您看到生成器或鉴别器损失突然增加或减少时,立即停止训练。 其中一种提高判别器训练复杂度方法是在真实数据和合成数据(例如由生成器生成图像)中添加噪声;在数学领域中,这应该是有效,因为它有助于为两个相互竞争网络数据分布提供一定稳定性。 这个解决方案阻止判别器对其分类标签过于确信,或者换句话说,不依赖非常有限一组特征来判断图像是真还是假。我完全赞同这个小技巧,因为它在实践中表现非常好,并且只需要更改代码中两个字符。

    55040

    每个数据科学专家都应该知道六个概率分布

    你把这些打了分数论文交给大学数据录入人员,并告诉他创建一个包含所有学生成绩电子表格。但这个人却只存储成绩,没有包含对应学生。 其中一个平滑曲线,但你注意到一个异常情况了吗?在某个特定分数范围内,数据频率异常低。所以,最准确猜测就是丢失值了,从而导致在分布中出现凹陷。 一半值在中心左边,另一半在右边。 正态分布与二项分布有着很大不同。然而,如果试验次数接近于无穷大,则它们形状会变得十分似。 遵循正态分布随机变量X值由下式给出: ? 标准正态分布定义为平均值等于0,标准偏差等于1分布: ? ? 泊松分布 假设你在一个呼叫中心工作,一天里你大概会接到多少个电话?它可以是任何一个数字。 不同呼叫之间时间间隔是多少呢?在这里,指数分布模拟了呼叫之间时间间隔。 其他类似的例子: 1. 地铁到达时间间隔 2. 到达加油站时间 3. 空调寿命 指数分布广泛用于生存分析。

    58850

    每个数据科学家都应该知道六个概率分布

    但这个人却只存储成绩,没有包含对应学生。 他又犯了另一个错误,在匆忙中跳过了几项,但我们却不知道丢了谁成绩。我们来看看如何来解决这个问题吧。 上面展示图形称为数据频率分布。其中一个平滑曲线,但你注意到一个异常情况了吗?在某个特定分数范围内,数据频率异常低。所以,最准确猜测就是丢失值了,从而导致在分布中出现凹陷。 标准正态分布定义为平均值等于0,标准偏差等于1分布: ? ? 2.5、泊松分布 假设你在一个呼叫中心工作,一天里你大概会接到多少个电话?它可以是任何一个数字。 书中每一页打印错误数量。 泊松分布适用于在随机时间和空间上发生事件情况,其中,我们只关注事件发生次数。 当以下假设有效时,则称为泊松分布: 任何一个成功事件都不应该影响另一个成功事件。 在这里,指数分布模拟了呼叫之间时间间隔。 其他类似的例子: 地铁到达时间间隔 到达加油站时间 空调寿命 指数分布广泛用于生存分析。

    1.1K60

    干货 | 字体组合十法则

    文字选择过程中,标题使用字体(英: display typefaces),选择特点字体还是中规中矩(英: Neutral)字体,是非常重要工作另一个案例,字体种类,在设计整体中担任很大作用。下面这个案例,因为想表现出1950年代复古感觉,字体采用了那个年代常用广告或标识常用字体。 ? 在那个时候,我们可以选择一部分文字使用衬线体(英: Serif),另一部分文字我们可以是用非衬线体(英: Sans Serif)。 5要有对比意识 另一个使用衬线体和非衬线体组合在一起理由是,具有对比性。这种对比很多关联性包含在里面,我们需要仔细考虑这之中字体层次感,相互之间互补性等等。 或者你与规则不同见解,但自己字体组合感觉又不是很好,想想究竟是哪里错了,从失败中获得经验是非常有必要。这次介绍只是一些排版基础,也希望你们能有更好作品设计出来。一起来感受设计乐趣吧~

    37140

    生成对抗网络(GANs)最新家谱:为你揭秘GANs前世今生

    WassGAN和图像质量关联损失函数并且能够收敛。同时他更加稳定不依赖GAN结构。比如,就算你去掉批标准化或者使用怪异结构,它仍能很好工作。 ? 理念:让BEGAN区别于其他GANs原因两个,一是它们使用了一个自动编码器作为均衡判别器(这一点和EBGANs类似),二是为了适用于这个情境一个特别的损失函数。这种选择背后理由是什么呢? 可以说,这个重建损失不过是为了计算最终损失其中一个步骤。最终损失计算这是通过衡量基于真实数据重建损失和基于生成数据重建损失之间Wasserstein距离(是的,现在它无处不在)。 生成器专注于生成那些能够让判别器良好重建图像 判别器则致力于尽可能良好地重建真实图像,同时重建那些误差最大化生成图像。 差异因数:另一个有趣成分是所谓差异因数。 这种从一个领域到另一领域变换与另一热门概念“神经风格转换”是区别的。后者结合一副图像“内容”与另一图像“样式”。循环GANs则是在一个领域转换至另一领域过程中学习总结非常高层次特征。

    30220

    加入创业公司前需要考虑11件事

    “众所周知,成功风险投资公司(如红杉资本、贝恩资本和高盛)因他们尽职和投资实践收获强大声誉”,O’Neil 说。 你所考虑创业公司是否与顶级风险投资合作? “来自知名风投公司资金就是一个很好指标,因为它表明他们经历严格筛选过程,他们也许会成为市场上一个强劲竞争者”,O’Neil 说。 也不必担心在前期讨论这个问题,Thibodeaux 建议。 许多很受亲睐科技初创公司迷失方向,因为他们无法将他们流量变现。 “想法和激情创业很好,但是没有客户和市场,公司不会持续太久。市场上是否竞争产品或解决方案? 文化是另一个关系到你是否喜欢这份工作关键指标。初创公司通常以工作时间长和合作意识而知名。在一周中,你想跟这些同事和领导一起工作 60 小时吗?工作日是否像一个葬礼,或是充满友好同事乐园? 这些福利是用来创造一个协作和创新环境,但最终意味着更多时间呆在办公室,更少时间呆在家里。那些非常关注工作和生活平衡的人会发现这个局面很麻烦。 10.

    72930

    你是怎么思考

    这不是一个互联网团队该有的现象,如果永远本着自己只是一个打工心态做事情,是永远成长不了,你去接触那些比你优秀的人,学习他们是怎么思考问题,怎么处理问题。 ,它解决什么问题,我们还能再做些什么? 很遗憾是,产品最终没有成熟落地,没有持续迭代优化,最终也就不了了之。在互联网行业当中,项目失败是很正常事情,但我们做每一件事情都应该有它价值,即使是失败,但也应该从中吸取到不一样东西。 了解笔者同学应该知道笔者现在Bugly做SDK开发,跟以往不同是,我面对不再是普通用户,而是开发者,每天都要解答一些开发者关于我们SDK各种问题,接入问题,SDK问题,还有一些不知道是什么问题问题 作为一个开发者,学会提问是很重要,大家都有做小白经历,刚开始很多不懂没关系,但你先学会思考问题,如果你遇到问题就想着依赖别人能够提供帮助的话,那你就无法形成自己思维方式,以后工作中遇到问题也无法很好去解决

    12630

    我们压缩一批深度学习进阶“传送门”给小白

    这意味着,当你“如何使用深度学习”初步想法,实施这一计划绝非易事,通常都伴随着标准“开发”工作: 让你跟随下文提到链接教程学习,修改模型以实现具体目的,或为特定数据服务、阅读StackOverflow 深度学习架构 GANs一个惊喜重要成果——Yann LeCun。 全世界领先AI研究者之一,说过“在我看来,GANs是过去十年机器学习领域最有趣想法。” 另一个鉴别真实和伪造图像网络是卷积网络,就像用于图像分类卷积网络一样,被称为“鉴别器”。 ? -54deab2fce39) GANs两个神经网络都是卷积神经网络,因此这两个神经网络都特别擅长图像特征提取。 -54deab2fce39) 代码:这个GitHub repo是一个用TensorFlow训练GANs好教程,还包含一些由GANs生成惊人图像,比如上面的那个

    29830

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券