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融合案例

前几篇文章给大家分享了各种基于小波变换方法的融合例子,今天我将分享如何使用来进行融合。 简单说明一下,FusionGAN是由和判别采用的是VNet模型,判别采用的是常规分类的输入是两幅多模态的原始,两幅原始经过VNet融合结果 ,然后将金标准融合的融合一起输入到分类结构的判别中去进行真假判别。? 首先是损失函数和判别损失函数曲线训练结果。 ?? 然后是训练过程中的融合与金标准融合如下所示,可以看到随着不断训练的融合与金标准融合越来越相似。??? 四、融合效果 最后用训练好的FusionGAN模型来输入红外和自然进行融合,并与基于小波变换的脉冲耦合神经融合结果进行比,结果还是比较接近的,如下所示。 ?

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(generative adversarial network,GAN)是基于可微的另一种式建模方法。基于博弈论场景,其中必须与手竞争。 直接产样本?。其手,判别器(dircriminator network)试区分从训练数据抽取的样本和从器抽取的样本。判别器出发由? 形式化表示中学习的最简单方法是零和游戏,其中函数?确定判别器的受益。器接受?作为它自己的受益。在学习期间,每个玩家尝试最大化自己的受益,因此收敛在?v的默认选择是? Denton表明一系列的条件GAN可以被训练为首先非常低分辨率的,然后增量地向添加细节。由于使用拉普拉斯金字塔来包含不同细节水平的,这种技术被称为LAPGAN模型。 学习跟踪特定点在某种程度上类似于训练点的流行,而不是最大化该点的数概率。

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    GAN

    GAN属于模型,使用数据分布PGP_{G}去无限逼近数据的真实分布PdataP_{data}。衡量两个数据分布的差异有多种度量,例如KL散度等,但是前提是得知道PGP_{G}。 学习到code后,随机输入新的code便可以产数据。?于mnist数据,设code为2维,训练之后输入code得到的片如下: ? 例如下的两个7,在人看来都是真的片7,但是机器却不这么认为。 ? 整体来看,generator和discriminator构了一个结构,通过设置loss,保持某一个generator和discriminator参数不变,通过梯度下降更新另外一个的参数即可。 通常,GG是神经

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    (GAN)

    用一个形象的例子解释就是:GAN就好比是一个大的,在这个中有两个小的,一个是,可以当做是制作假钞的人, 而另一个是鉴别,也就是鉴别假钞的人。 的目标就是去欺骗鉴别器,而鉴别器是为了不被器所欺骗。模型经过交替的优化训练,都能得到提升,理论证明,最后模型最好的效果是能够让鉴别器真假难分,也就是真假概率五五开。 上的结构示意,鉴别器接受真实样本和的虚假样本,然后判断出真假结果。器接受噪声,出虚假样本。GAN的原理下式是GAN的目标函数公式:? 而且在神经中的实践中,它也不存在。不过这方法在ML中太常见了,因此就忽略了。最优判别器在极小极大博弈中,首先固定器G,最大化价值函数,从而得出最优判别起D。 并且有前面的推导可知,V(G,D)实际上与分布P_data(x)和P_G(x)之间的JS散度只相差了一个常数项,因此这样的循环过程能表述为:给定G_0,最大化V(G_0,D)以求得D_0*,即max

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    (GAN)

    GAN主要用途:以假乱真的视频、模型5.1.2 什么GAN5.1.2.1 定义(Generative Adversarial Network,简称GAN),主要结构包括一个器(Generator),能够输入一个向量,输出需要固定大小的判别器(Discriminator),用来判别片是真的还是假的,输入片(训练的数据或者的数据),输出为判别片的标签 整个优化我们其实只看做一个部分:判别器:相当于一个分类器,判断片的真伪,二分类问题,使用交叉熵损失于真实样本:数预测概率损失,提高预测的概率样本:数预测概率损失,降低预测概率最终可以这样 :5.1.2.4 G、D结构G、D结构是两个,特点是能够反向传播可导计算要介绍G、D结构,需要区分不同版本的GAN。 tanh其它层全换ReLU5.1.3 案例:GAN手写数字5.1.3.1 案例演示与结果显示迭代不同次数片效果1次502000次5.1.3.2 代码步骤流程初始化GAN模型结构 init_model

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    StarGAN:支持多领域实践

    1、论文原理  GAN的基本框架都是G和D两个模型,一个模型,一个判别模型,那么为了同时多个,那么这个G模型必须具备多样化的能力。 single generator and a discriminator,training effectively from images of all domains.• (仅用一个G和D,即可实现多领域和训练 要想让G拥有学习多个领域转换的能力,需要G和判别D做如下改动。在G的输入中添加目标领域信息,即把片翻译到哪个领域这个信息告诉模型。 这样可以保证G中同样的输入,随着目标领域的不同不同的效果除了上述两样以外,还需要保证翻译过程中内容要保存,只改变领域差异的那部分。 重建可以完整这一部分,重建即将翻译从领域A翻译到领域B,再翻译回来,不会发变化。同时模型为了支持多个数据集,需要增加mask来实现,即补位加0的办法。

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    解释用于交互式

    (GANs)在方面取得了巨大进展。然而,于如何通过GANs的深度表征从随机矢量中真实的,还缺乏足够的了解。本章将最近关于解释深度模型的工作做一个总结。 我们将看到如何识别在学习到的表征中出现的人类可理解的概念,并将其用于交互式和编辑。 解释用于交互式.pdf

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    【猫咪器】DCGAN、WGAN等4种猫咪

    【新智元导读】 作者用 DCGAN,WGAN,WGAN-GP 和 LSGAN 等(GAN),使用拥有1万张猫的片的 CAT 数据集做“猫咪的脸”的实验。 我尝试使用(GAN)来猫的脸。我想分别以较低和较高的分辨率使用 DCGAN,WGAN,WGAN-GP 以及 LSGAN。 这一方法的猫咪没有向前的那么好看,而且明显品种多样性不足(有大量类似的黑猫)。主要原因是样本量太小,N=6445,而不是 N=9304(因为只分辨率大于 128×128 的进行训练)。 在 Gulrajani 等人的论文“Improved Training of Wasserste in GANs”(2017)中,他们训练了一个 101 层的神经的猫非常多样化,而且没有明显的 mode collapse,这是相 WGAN 的一个重大改进。但是,猫的外观非常模糊,就高分辨率片被变低分辨率了一样,我不知道这是什么原因。

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    GAN

    GAN 是 2014 年由 Goodfellow 提出的一种新颖的式模型,随后得到了快速发展。 Goodfellow 本人提出的是无条件的 GAN;之后出现了能不同类别的有条件的 GAN;基于卷积神经的 DCGAN;可以加入潜在因素,不同风格的 InfoGan;彻底解决 GAN 训练不稳定问题的 从 GAN 的原论文出发,借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释,完原 GAN 的推导、证明与实现。 资源 | 谷歌开源TFGAN:轻量级工具库 为使开发者更轻松地使用 GAN 进行实验,谷歌最近开源了 TFGAN,一个实现轻松训练和评估 GAN 的轻量级库。

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    例解

    导语:(GAN)近来在研究界得到了很大的关注。 (GAN)由两个独立的,即器(generator)和判别器(discriminator)。GAN 将无监督学习问题作为这两者之间的博弈。 和拳击比赛没什么不同深度学习背后的原理深度学习源于物学的启发,因此许多深度学习主要概念都是直观的和基于现实的。 无监督学习——一个具体的例子我们通过训练数百万未标记的皮肤来构建一个卷积神经。这些中,一些是健康的皮肤,另一些是患病的皮肤,还有一些介于患病和健康之间。 举例一个差异,现实中发学习过程在器和判别器之间看起来是协同的,而 GAN 的软件实现看起来是性的(……就拳击比赛)。

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    DTGAN:文本到的双重注意力(CS CV)

    现有的文本到方法大多采用多级模块化结构,存在三个主要问题:(1)训练多个会增加模型的运行时间,影响模型的收敛性和稳定性;(2)这些方法忽略了早期的质量;(3) 许多鉴别器需要训练 为此,我们提出了一种双注意(DTGAN),它只需使用一个器鉴别器就可以合高质量和视觉逼真的。 该模型引入了通道感知和素感知的注意模块,引导器基于全局句子向量关注文本相关的通道和素,并利用注意权重原始特征映射进行微调。 注意的可视化表明,信道感知注意模块能够定位区分区域,而素感知注意模块能够捕获全局可视内容以。 discriminative regions, 原文作者:Zhenxing Zhang, Lambert Schomaker原文地址:https:arxiv.orgabs2011.02709 DTGAN 文本到的双重注意力

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    使用进行去模糊

    AiTechYun编辑:yuxiangyu本文主要讨论使用实现去模糊。 代码:https:github.comRaphaelMeudecdeblur-gan中,两个进行训练。器通过创建逼真的假输入来误导鉴别器。 之所以链接两个,是因为器的输出没有合适的反馈。我们唯一的衡量标准是鉴别器是否接受的样本。数据在本教程中,我们使用GAN进行去模糊。因此,器的输入不是噪声而是模糊的。 它跟踪应用于原始模糊的演变。?DeblurGAN的结构核心是用于原始进行重新采样的9个ResNet模块。让我们看看Keras的实现。 它取两个之间的差异的均值。这可以改善的收敛性。

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    上色小综述】的GAN法

    具体来说,利用条件现实世界中物体颜色的分布进行建模,其中一种具有多层噪声的全卷积器被提出以增强多样性。 但将绘画的风格应用于动漫草任务时,只会将草线随机着色为输出。本文将残差U-net集到带有辅助分类器的(AC-GAN)中,以完动漫草上色任务。?该方法属于有引导的上色方法。? 之前几种基于的方法已经取得了巨大的功,但这些方法无法捕获真实的插分布,在某种意义上说它们缺乏精确的阴影,并不令人满意。 本文提出一种深度条件架构:将条件框架与WGAN-GP以及感知损失进行了集,以稳健地训练,使合更加自然和真实。此外还引进了独立于合数据的局部特征。 提出的模型Text2Colors由两个条件:文本到调色板的和基于调色板的上色。前者捕获文本输入的语义并产相关的调色板;后者使用的调色板为灰度上色。?

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    ——Gan(二)

    ——Gan(二)【今日知】选中文本(可视模式)v 可视模式 从光标位置开始按照正常模式选择文本V 可视行模式 选中光标经过的完整行ctrl+v 可视块模式 垂直方向选中文本ggvG 选中所有内容 下面一起来看优秀本科的学习!1.回顾及进阶在上一篇文章中我们提到了gan神经的基本思路和一些有趣的思想。 从直接一个片的分类到句子(这也是一个分类问题,我们的label是在词空间中,我们会去逐个学习来产多词label)而在这里我们学习的Gan就是我们拓展开来,用神经来构建一个式模型。 另一个,叫做器,会把随机噪音作为输入,然后用一个神经通过它片。器的目标就是为了骗过判别器,让判别器以为片是真的。 Ian goodfellow的2018PPT 陈述下一节我会列出一个简单的gan实现,并且用数学的方式好好剖析一下模型那个的数学原理(极大似然估计),通过那个来帮助大家理解gan的那个开山的公式

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    实战:DCGAN

    在上一篇文章《实战手写数字》中,我们使用了简单的神经手写数字,可以看出手写数字字形,但不够完美,的手写数字有些毛糙,边缘不够平滑。 中,器和判别器是一冤家。要提高器的水平,就要提高判别器的识别能力。 在《一步步提高手写数字的识别率(3)》系列文章中,我们探讨了如何提高手写数字的识别率,发现卷积神经处理方面优势巨大,最后采用卷积神经模型,达到一个不错的识别率。 自然的,为了提高的手写数字质量,我们是否也可以采用卷积神经呢? 答案是肯定的,不过和《一步步提高手写数字的识别率(3)》中随便采用一个卷积神经结构是不够的,因为中,有两个神经模型互相,随便选择结构,容易在迭代过程中引起振荡,难以收敛。

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    (Generative Adversarial Networks)

    目录一、原理1、模型的起源2、模型的结构和损失函数二、GAN的改进1、零和博弈2、非饱和博弈3、最大似然博弈三、GAN的训练四、GAN面临的问题1、很难达到纳什均衡点2、无法有效监控收敛状态 3、模型崩溃4、不适合离散输出五、GAN的应用1、2、由文本片3、超分辨Super-Resolution----一、原理1、模型的起源? 首先,时无监督的,大数据不需要耗时的人工标注,就能把数据中的特性学习出来,并不会取代有监督,只是有监督的一个补充。第二个特点是GAN使用隐含码,这种隐含码其实是一种输入。 数据来讲,器是伪造数据,判别器判别数据是伪造的还是真实的。分两部分,器部分和判别器部分。 原因为器跟不上判别器的优化速度。4、不适合离散输出于不连读的数据,比如文本。五、GAN的应用1、?DCGAN是第一个把GAN用到的工作,DCGAN使用了小数步长的转置卷积。

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    使用(GAN)手写字

    这是通过GAN迭代训练30W次,耗时3小时的手写字片效果,大部分的还是能看出来是数字的。 实现原理简单说下原理,需要训练两个任务,一个叫器,一个叫判别器,如字面意思,一个负责片,一个负责判别片,器不断新的片,然后判别器去判断哪儿哪儿不行,器再不断去改进, 不断的真实的片靠近。 data......) # 读取MNIST数据集 self.mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data, one_hot=True) # 定义占位符,真实片和片 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=real_logits, labels=tf.ones_like(real_logits)) * ( 1 - Config.smooth)) # 识别

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    实战手写数字

    首先回顾一下《实战:简介》这篇文章的内容,GAN由器和判别器组。简单起见,我们选择简单的二层神经来实现器和判别器。 器实现器并不难,我们采取的全连接拓扑结构为:100 → 128 → 784,最后的输出为784是因为MNIST数据集就是由28 x 28素的灰度。 小结一个简单的GAN就这么几行代码就能搞定,看样子一副画也没有什么难的。 在接下来的步骤中最小化非凸优化目标,最终有可能导致进入振荡而不是收敛到底层正式目标。 本文完整的代码请参考: https:github.commogowebaiexamples参考首幅人工智能画作拍卖43.2万美元 远超预估价实战:简介

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    和视频合:算法和应用(CS)

    译文: (GAN) 框架已为各种和视频合任务的强大工具,它可以在无条件或输入条件的情况下合视觉内容。 它支持高分辨率逼真的和视频,这是一项具有挑战性的任务,或者说是仅仅采用以前的方法是不可能实现的。它还引发了在已满足的创造条件下创建了许多新应用程序。 在这篇论文中,我们概述了GAN,并重点介绍了视觉合的算法和应用。我们介绍几种重要的技术来稳定 GAN 训练,这是众所周知的困难。我们还讨论了其在转换、处理、视频合和神经渲染方面的应用。

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    学界 | 极端压缩的,可低码率的高质量

    选自arXiv作者:Eirikur Agustsson等机器之心编译参与:白妤昕、刘晓坤本文提出了一个基于的极端学习压缩框架,能码率更低但视觉效果更好的 1:以损失训练得到的全局压缩,以及相应的 BPG 结果比 。引言基于深度神经(DNN)的压缩系统,简称深度压缩系统,近来已为热门研究领域。? 2:本文提出的压缩的结构。E 是 x 和可选的语义标签映射 s 的编码器。q 将潜在代码 w 量化为 w hat。G 是器,产解压缩的 x hat,D 是用于训练的判别器。 在本文中,研究者提出并研究了基于(GAN)的极端压缩框架,其中的码率低于 0.1 bpp。他们提出了一个基本的 GAN 公式,用于深度压缩,从而不同程度的内容。 我们研究两种操作模式(应于无条件和有条件的 ),即全局性压缩(GC),保留整体内容,同时不同尺度的结构,例如建筑立面上的树叶或窗户的树叶;选择性压缩(SC),保留语义标签映射中完全的某些部分

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