AI科技评论按:最近二次元爱好者们可能会感觉到了一阵兴奋流遍全身。来自复旦大学、同济大学、卡内基梅隆大学和石溪大学共6位学生(其实本科都在复旦)搭建了一个利用人工智能自动生成精美动漫角色的网站 Mak
基于生成对抗网络(GAN)的动漫人物生成近年来兴起的动漫产业新技术。传统的GAN模型利用反向传播算法,通过生成器和判别器动态对抗,得到一个目标生成模型。由于训练过程不稳定,网络难以收敛,导致生成的图像缺乏多样性和准确性,甚至会产生模式崩溃。本文基于深度学习,参考相关实战项目pytorch-book,学习网络的训练方法,采用经过标准化处理和分类的动漫人物面部图像知乎用户何之源分享的素材,训练DCGAN,实现动漫人物图像自动生成。在训练过程中,控制实验参数,进行定量分析和优化,得到可自动生成动漫人物图像的生成器模型。主要工作如下:
选自Guimperarnaublog 作者:Guim Perarnau 机器之心编译 参与:赵华龙、黄小天 你是否曾经想了解生成对抗网络(GAN)?也许你只是想赶时髦?或者也许只想看看这些网络在过去几年中的改进?那么在这些情况下,你没准会对这篇文章感兴趣! 本文不涉及的内容 首先,你不会在本文中发现: 复杂的技术说明 代码(尽管有为那些感兴趣的人留的代码链接) 详尽的研究清单(点击这里进行查看 链接:http://suo.im/2opXlF) 本文涉及的内容 关于 GAN 的相关主题的总结 许多其他网站、帖
一种新的人工智能系统通过人工X射线训练,有助于研究人员识别医学图像中罕见的医学状况。
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型,用来通过计算机生成数据,由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一,目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。
Shahrokh Valaee 教授和博士生 Hojjat Salehinejad 正在使用机器学习创建虚拟 X 射线胸透影像来训练 AI 系统识别罕见疾病。摄影:Jess MacInnis
作者 | Sumeet Agrawal 编译 | 糖竹子、阮雪妮、Saint、钱天培 还记得《射雕英雄传》中老顽童发明的“左右互搏术”吗? 表面上看,左手与右手互为敌手,斗得不可开交。实际上,老顽童却凭借此练就了一门绝世武功。 这样的故事似乎只能发生在小说中。然而,近年来兴起的一项机器学习算法却将“左右互搏术”变为了现实。 这项神奇的算法正是生成对抗网络(GANs)。 生成对抗网络由蒙特利尔大学的IanGoodfellow最先提出,目前是“教”电脑完成人类工作最有效的方法之一。它的核心想法正是令内部功能相互
选自 Sigmoidal 作者:Roman Trusov 机器之心编译 参与:Panda 生成对抗网络是现在人工智能领域的当红技术之一。近日,Sigmoidal.io 的博客发表了一篇入门级介绍文章,对 GAN 的原理进行了解释说明。另外,在该文章的最后还附带了一些能帮助初学者自己上手开发实验的资源(包含演讲、教程、代码和论文),其中部分资源机器之心也曾有过报道或解读,读者可访问对应链接查阅。 你怎么教一台从未见过人脸的机器学会绘出人脸?计算机可以存储拍字节级的照片,但它却不知道怎样一堆像素组合才具有与人
计算机视觉(Computer Vision,CV)是一门研究如何使机器“会看”的科学。1963年来自MIT的Larry Roberts发表了该领域第一篇博士论文《Machine Perception of Three-Dimensional Solids》,标志着CV作为一门新兴人工智能方向研究的开始。在发展了50多年后的今天,我们就来聊聊最近让计算机视觉拥有“无中生有”能力的几个有趣尝试: 超分辨率重建; 图像着色; 看图说话; 人像复原; 图像自动生成。 可以看出,这五个尝试层层递进,难度
作者:魏秀参,南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所(LAMDA)博士生。曾在国际顶级期刊和会议发表学术论文,其Must Know Tipss in Deep Neural Networks受邀发布于国际知名数据挖掘论坛KDnuggets和Data Science Central。 本文选自《程序员》,更多精彩文章请订阅2016年《程序员》。 计算机视觉(Computer Vision,CV)是一门研究如何使机器“会看”的科学。1963年来自MIT的Larry Roberts发表了该领域第一篇博士论文
生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,通过两个神经网络的对抗训练来生成新的、与训练数据类似的数据。GAN由一个生成器和一个判别器组成。生成器的目标是生成看似真实的样本,而判别器的目标是区分真实样本和生成样本。
在之前的两篇 GAN 系列文章--[GAN学习系列1]初识GAN以及[GAN学习系列2] GAN的起源中简单介绍了 GAN 的基本思想和原理,这次就介绍利用 GAN 来做一个图片修复的应用,主要采用的也是 GAN 在网络结构上的升级版--DCGAN,最初始的 GAN 采用的还是神经网络,即全连接网络,而 DCGAN 则是换成卷积神经网络(CNNs)了,这可以很好利用 CNN 强大的特征提取能力,更好的生成质量更好的图片。
我对GAN“生成对抗网络”(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学【机器学习与视觉实验室】负责人冯佳时博士在【硬创公开课】的
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文,这些论文详细介绍了 GAN,以及了解最新技术的基础。
【新智元导读】本文来自ICCV 2017的Talk:如何训练GAN,FAIR的研究员Soumith Chintala总结了训练GAN的16个技巧,例如输入的规范化,修改损失函数,生成器用Adam优化,使用Sofy和Noisy标签,等等。这是NIPS 2016的Soumith Chintala作的邀请演讲的修改版本,而2016年的这些tricks在github已经有2.4k星。 ICCV 2017 slides:https://github.com/soumith/talks/blob/master/2017
王小新 编译 原文作者:Sumeet Agrawal 量子位 出品 | 公众号 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GAN
生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN。 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversarial Networks (arxiv:https://arxiv.
摘自新智元(Al-era) Yann LeCun 是卷积神经网络的发明人,Facebook 人工智能研究院的负责人。下文的 150 张 PPT,是 LeCun 对深度学习领域的全面而细致的思考。L
Yann LeCun 是卷积神经网络的发明人,Facebook 人工智能研究院的负责人。下文的 150 张 PPT,是 LeCun 对深度学习领域的全面而细致的思考。LeCun 非常坚定看好无监督学习,认为无监督学习是能够提供足够信息去训练数以十亿计的神经网络的唯一学习形式。 但 LeCun 也认为,这要做好非常难,毕竟世界是不可理解的。我们来看看 LeCun 在这 150 张 PPT 中,究竟给我们带来什么样的惊喜。 Yann LeCun:150 PPT 全文 如需下载全文,请在新智元订阅号回复 03
DCGAN是第一个使用全卷积网络做数据生成的GAN,生成器和判别器都采用了4层的网络结构。
本文转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/d_W0O7LNqlBuZV87Ou9uqw 新智元公众号 本文来自ICCV 2017的Talk:如何训练GAN,FAIR的研究员Soumith Chintala总结了训练GAN的16个技巧,例如输入的规范化,修改损失函数,生成器用Adam优化,使用Sofy和Noisy标签,等等。这是NIPS 2016的Soumith Chintala作的邀请演讲的修改版本,而2016年的这些tricks在github已经有2.4k星。
昨天,reddit 上出现了一个关于梳理 GAN 发展脉络的博客,作者在博客中详细梳理了过去几年的 GAN 发展历程,包含众多 SOTA 论文及其代码和对应的学习资源。难能可贵的是,博客作者三月份才刚高中毕业,然后利用上大学之前的时间完成了这篇文章。
来自百度的深度学习工程师,围绕计算机视觉领域的八大任务,包括:图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学习等,进行了较为详细的综述并形成此文。
百度深度学习工程师,围绕计算机视觉领域的八大任务,包括:图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学习等,进行了较为详细的综述并形成此文。
在原始的GAN[1]中,生成网络 和判别网络 使用的都是前馈神经网络MLP。随着深度学习技术的发展,得益于卷积神经网络CNN在图像领域的成功,在DCGAN[2]中尝试将CNN与GAN相结合,用CNN网络替换GAN的生成网络 和判别网络 中的MLP,同时在训练的过程中使用了一些技巧来避免模型崩溃和模型不收敛等问题。
2012年,吴恩达和Jeff Dean用Google Brain的1.6万个CPU所打造的大型神经网络,在被1000万YouTube视频中的猫图像训练三天后,自己画出了一张模糊的猫脸图。这是普通公众第一次领略到深度学习的威力。 而后随着AlphaGo在围棋上先后虐杀人类冠军李世石、柯洁,公众对深度学习和人工智能的热情更胜以往。不过,神经网络自己画猫的技术,有没有随之进步呢? 最近,一位在医院工作的猫奴生物统计学家Alexia,使用最新的生成式对抗网络GAN来测试深度学习的画猫技术。相比吴恩达三天才能
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型,用来通过计算机生成数据,由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一,目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。
2016年3月,AlphaGO横空出世,击败人类顶尖职业棋手,引爆了人工智能热潮。之后AlphaGO Master和AlphaGO Zero更是无情的碾压人类棋手,人们终于认识到,人类迎来了可怕的对手。在这之前,人类还抱有一点幻想,某个英雄会应运而生,为人类而战,然而现实很残酷。人工智能最可怕的地方在于,其进步神速,在突破了一个瓶颈后,会引起裂变。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Brandon Amos 编译 | Molly,寒小阳 目录 ■ 简介 ■ 第一步:将图像理解为一个概率分布的样本 你是怎样补全缺失信息的呢? 但是怎样着手统计呢?这些都是图像啊。 那么我们怎样补全图像? ■ 第二步:快速生成假图像 在未知概率分布情况下,学习生成新样本 [ML-Heavy] 生成对抗网络(Generative Adversarial Net, GAN) 的架构 使用G(z)生成伪图像 [ML-Heavy] 训
作者|Brandon Amos 译者|@MOLLY && 寒小阳 简介 第一步:将图像理解为一个概率分布的样本 你是怎样补全缺失信息的呢? 但是怎样着手统计呢?这些都是图像啊。 那么我们怎样补全图像? 第二步:快速生成假图像 在未知概率分布情况下,学习生成新样本 [ML-Heavy] 生成对抗网络(Generative Adversarial Net, GAN) 的架构 使用G(z)生成伪图像 [ML-Heavy] 训练DCGAN 现有的GAN和DCGAN实现 [ML-Heavy] 在Tens
若朴 发自 凹非寺 量子位·QbitAI 报道 △ 这张票有点抢手 早就没票了。 今天下午,Facebook人工智能研究院院长Yann LeCun,将在清华大礼堂主讲一场两个小时的讲座,题目是《深度学
大家好,今天开设新专栏《GAN模型结构》。在这个专栏中,我们会讲述各种各样的GAN的网络结构及其在各类任务中的应用。
作者:何之源,复旦大学计算机科学硕士在读,研究方向为人工智能以及机器学习的应用。 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN。 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集。 GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adve
选自arXiv 机器之心编译 参与:吴攀 生成对抗网络(GAN)是近来人工智能研究的一大热门,在生成逼真的样本上已经取得了非常优异的表现。但这并不是唯一的生成方法,近日,来自加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系和认知科学系的几位研究者连发两篇论文,介绍了一种被称为内审(introspection)的方法,并且在分类和生成的实际实验上都取得了出色的表现。机器之心对这两篇论文进行了摘要介绍。 论文一:内审式分类器学习:生成式地使能(Introspective Classifier Learning: Empo
计算机视觉 (Computer Vision, CV) 是一门研究如何使机器“看”的科学。1963年来自MIT的Larry Roberts发表的该领域第一篇博士论文“Machine Perception of Three-Dimensional Solids”(http://t.cn/RYiIO9N),标志着CV作为一门新兴人工智能方向研究的开始。 在发展了50多年后的今天,我们就来聊聊最近让计算机视觉拥有「无中生有」能力的几个有趣尝试:1)超分辨率重建;2)图像着色;3)看图说话;4)人像复原;5)图像自
选自WordPress 作者:Alexia Jolicoeur-Martineau 机器之心编译 参与:李泽南 生成对抗生成网络(GAN)被认为是近年来机器学习界的一大发现,在它的基础上开发各种新算法是很多科研人员努力的方向。近日,毕业于魁北克大学的 Alexia Jolicoeur-Martineau 开始尝试使用猫咪图片来训练不同的对抗生成网络,并把代码和结果公开。目前他已经测试了四种不同 GAN 的效果,Meow Generator 引起了众多学者的兴趣。有人打趣地评论道:由于网络中存在大量猫图,这种
5年前,生成式对抗网络(GAN)开启了深度学习的革命。这场革命取得了一些重大的技术突破。生成式对抗网络是由Ian Goodfellow等人在论文《生成式对抗网络》中提出的。学术界热烈欢迎GAN,工业界也大张旗鼓地欢迎GAN。GAN的崛起是不可避免的:
在前面的文章里我们已经介绍了GAN生成对抗网络的入门和一些GAN系列,在之后的专辑里会继续介绍一些比较经典的GAN。
由于其对于原始数据潜在概率分布的强大感知能力,GAN 成为了当下最热门的生成模型之一。然而,训练不稳定、调参难度大一直是困扰着 GAN 爱好者的老问题。本文是一份干货满满的 GAN 训练心得,希望对有志从事该领域研究和工作的读者有所帮助!
这篇文章我们将介绍一个热门且前沿的知识——生成对抗网络(GAN),通过Ian Goodfellow等大佬的论文和小象学院美团老师的介绍,详细讲解什么是生成对抗网络,及常用算法(CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN)、发展历程、预备知识,最后通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案例。真诚希望本文对您有所帮助!如果写得不好或错误的地方,还请海涵。不服就GAN,后续会学习和安全的融合,让我们开始吧~
【新智元导读】康奈尔大学研究员结合贝叶斯和对抗生成网络,在6大公开基准数据集上实现了半监督学习的最佳性能,同时,这也是迈向终极无监督式学习的一大步。研究提出了一个实用的贝叶斯公式,用GAN来进行无监督学习和半监督式学习。这种新提出的方法,简洁性是其最大的优势——推理是直接进行的、可解释的、稳定的。所有的实验结果的获得,都不需要参数匹配,正则化或者任何的特别(ad-hoc)技巧。 康奈尔大学的 Andrew Gordon Wilson 和 Permutation Venture 的 Yunus Saatch
【新智元导读】Github 用户 saikatbsk 最近做了一个项目,使用深度卷积生成对抗网络进行图像补完,取得了非常不错的效果。他表示不久后会将具体方法公布出来。 计算机视觉,尤其是人脸识别、生成
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。
卷积神经网络在有监督学习中的各项任务上都有很好的表现,但在无监督学习领域,却比较少。本文介绍的算法将有监督学习中的CNN和无监督学习中的GAN结合到了一起。 在非CNN条件下,LAPGAN在图像分辨率提升领域也取得了好的效果。 与其将本文看成是CNN的扩展,不如将其看成GAN的扩展到CNN领域。而GAN的基本算法,可以参考对抗神经网络。 GAN无需特定的cost function的优势和学习过程可以学习到很好的特征表示,但是GAN训练起来非常不稳定,经常会使得生成器产生没有意义的输出。而论文的贡献就在于:
生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个 GAN 的代码,于是写了这篇文章来介绍一下 GAN。 本文主要分为三个部分: 介绍原始的 GAN 的原理 同样非常重要的 DCGAN 的原理 如何在 Tensorflow 跑 DCGAN 的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) 一、GAN 原理介绍 说到 GAN 第一篇要看的 paper 当然是 Ian Goodfellow 大牛的 Generative Adversarial Ne
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本文为CSDN优质博文。作者:张雨石,现就职于Google北京输入法团队。 本文是参考文献 [1] 的论文笔记。 卷积神经网络在有监督学习中的各项任务上都有很好的表现,但在无监督学习领域,却比较少。本文介绍的算法将有监督学习中的CNN和无监督学习中的GAN结合到了一起。 在非CNN条件下,LAPGAN在图像分辨率提升领域也取得了好的效果。 与其将本文看成是CNN的扩展,不如将其看成GAN的扩展到CNN领域。而GAN的基本算法,可以参考对抗神经网络。 GAN无需特定的cost function的优势和学习过
近五年来,AI学术论文的投稿量和接收量都在不断攀升,包括NeurIPS、AAAI、ACL,ICML、EMNLP等国际顶会。根据权威数据统计,NeurIPS论文收录量在2019年呈指数级增长,领先AAAI近300篇;而AAAI 在2020年创下历史新高,达到了1692篇。
【新智元导读】 作者用 DCGAN,WGAN,WGAN-GP 和 LSGAN 等生成对抗网络(GAN),使用拥有1万张猫的图片的 CAT 数据集做“生成猫咪的脸”的实验。结果有非常好的,也有不够好的,作者进行了分析并提出一些改进的方法。这个研究被GAN的提出者 Ian Goodfellow,Andrew Ng 等人在推特推荐,可以说是非常有趣的深度学习应用了。 我尝试使用生成对抗网络(GAN)来生成猫的脸。我想分别以较低和较高的分辨率使用 DCGAN,WGAN,WGAN-GP 以及 LSGAN。使用的数据集
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 选文|Aileen 作者|毛丽 魏子敏 万圣节,不仅有好事者绞尽脑汁在思考怎么吓你一跳,连机器也开始学习如何吓你了。 自古以来,不同地域、宗教和文化的人们都绞尽脑汁创造吓人的方式。恐怖不是件简单的事情,它需要引发人们心中的某种情绪才能成功,并成为了人类创造力的重要体现。人工智能发展到今天,机器能够学习如何吓人吗? 为了回答这一问题,麻省理工学院(MIT)Media Lab的三位研究员编写了一款很有万圣节氛围的系统:Nightmare Machine(噩梦机器)-计算机利
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