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生成对抗网络(GAN)应用与发展

前言 近年来,生成对抗网络(GAN)得到广泛研究,已经在一些特定应用上与其它机器学习算法相结合,针对有监督学习、半监督学习、无监督学习任务都有许多新型算法涌现出来。...针对带标签数据生成问题,一些研究者基于GAN结构提出了条件式生成对抗网络变体,其中典型变体有 CGAN 和LAPGAN。...如图1所示,条件式生成对抗网络(CGAN),在原始GAN判别器和生成器输入部分x与z,都加上一个额外辅助信息y,一般是类别标签c。...而对于生成对抗网络训练中真实数据集,可以被看作有标签数据,而由生成器随机生成数据则可以被看作是无标签数据,基于此思路衍生变体中比较典型有SGAN与ACGAN。...因此,无监督学习方法需要对隐空间进行分解得到有意义特征表示,类似于自动编码器,生成对抗网络通过输入隐向量,来模拟真实数据空间低维表征,然后来生成对应高维数据。

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综述 | 生成对抗网络(GAN)在图网络应用

导语: 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习一种方法,通过让两个神经网络相互博弈方式进行学习。...自2014年GAN网络提出以来,其在Computer Vision(计算机视觉)领域获得了广泛关注,但GAN网络在其他领域应用相对较少。...将GAN网络思想应用在图网络(network)特征表达是近一年新兴课题,本文综述GAN模型在图网络表征学习方面的研究。...NetRA模型训练过程为: 给定一个网络,通过随机游走获得一些长度为l路径。...小结 本文介绍了生成对抗网络模型在图表征学习中基本方法(GraphGAN)、在社区发现任务中应用(CommunityGAN)以及作为模型正则项构建更复杂图表征模型(NetRA)。

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深度学习架构详解:生成对抗网络(GANs)应用

判别器则负责判别输入数据是真实还是由生成器生成。这两个网络通过对抗训练方式相互影响,最终达到生成逼真样本效果。...GANs在图像生成中应用 GANs在图像生成领域取得了显著成功。以下是GANs在实际图像生成任务中一些应用。 2.1 生成逼真图像 GANs能够生成逼真的图像,模仿训练数据中分布。...,实际应用中需要根据具体任务进行更复杂设计和训练。...,实际应用中需要根据具体任务进行适当调整和改进。...总结 生成对抗网络(GANs)是深度学习领域重要成果,其在图像生成、风格迁移等任务上应用展现了强大生成能力。然而,GANs训练和应用仍面临一些挑战,如训练稳定性、模式崩溃等问题。

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介绍一些拉新具体方案

上次讲拉新时候,只讲了一些理念,没有讲具体操作。今天给大家介绍一些常用拉新方案。...内容营销是有复利效应。 活动营销 有一些活动现在已经变成了基本功能。比如拼团、秒杀、签到抽奖、推荐有奖之类。还有一些活动是专门定制。很多开发者不喜欢做这种活动,因为没啥技术含量而且每次还都变。...所以在做活动营销时候,最好能够让开发和运营人员一起制定,把一些通用交互抽象出来,我们要做到内容可以变,但不用开发人员去做编码,只需要做一些内容上配置即可。...这种渠道有很多,比如各大应用市场,有流量各大平台,还有一些工具类、游戏类产品。都可以找他们合作。至于说效果好不好,要看转化数据。 线下拉新手段: 1. 广告推广。...比如针对开发人员一些产品就可以去全球开发者大会这样峰会上做广告或者做演讲分享。 还有很多没讲到,希望大家能补充。♪(・ω・)ノ

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生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中应用

GAN在图像生成中应用 图像生成 风格迁移 GAN在图像修复中应用 图像修复 拓展应用领域 总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络(GAN):在图像生成和修复中应用 ☆* o(≧▽...本文将深入探讨生成对抗网络在图像生成和修复方面的应用,通过代码示例帮助读者更好地理解其工作原理。 什么是生成对抗网络(GAN)?...除了图像生成和修复,生成对抗网络还在诸多领域展现出惊人潜力。...在艺术创作领域,GAN可以创作出独特艺术作品。 总结 生成对抗网络在图像生成和修复领域展现出巨大创新潜力。通过生成器和判别器对抗性训练,GAN可以生成逼真的图像和修复损坏图像部分。...此外,生成对抗网络在其他领域也有着广泛应用,未来随着技术不断发展,我们可以期待更多创新应用领域和更强大GAN模型涌现。

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【干货】IRGAN :生成对抗网络在搜狗图片搜索排序中应用

//zhuanlan.zhihu.com/p/31373052 一:背景 2014年,GAN之父Ian Goodfellow在一篇文章《Generative Adversarial Nets》 中提出对抗生成网络...有了这个预训练生成器模型作为初始化模型,进行生成器和判别器迭代训练。若干轮之后,得到最终模型。最终判别模型和生成模型都可以拿来作为最终排序模型,具体看不同任务效果。...在IR检索任务背景下,判别模型效果要好一些。 作者还用了小球漂浮例子说明GAN排序机制,但我觉得这种比喻反而更让人难懂。 ?...具体实验细节感兴趣可以回复交流,不作细讲。...论文最可贵是提出一种排序对抗思想,即将经典流派与现代流派相结合。 特别提示-GAN资料下载: 请关注专知公众号 后台回复“GAN” 就可以获取资料下载链接~

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生成式对抗网络GAN在语音自然语言处理中应用|

生成对抗网络(GAN)是训练模型新思想,生成器和鉴别器相互对抗以提高生成质量。最近,GAN在图像生成方面取得了惊人成果,并在此基础上迸发了大量新思想,技术和应用。...在第一部分中,我们将介绍生成对抗网络(GAN)并提供有关此技术全面介绍。...在第二部分中,我们将重点介绍GAN在语音信号处理中应用,包括语音增强,语音转换,语音合成,以及域对抗训练在说话人识别和唇读等方面的应用。...目录 GAN基本思想及一些基础理论知识 - GAN三种类别 - GAN基本理论 - 一些有用技巧 - 如何评估GAN - 与强化学习关系 GAN在语音方面的应用...GAN 条件GAN中,可由图片生成图片,声音生成图片,图片生成标签等应用 无监督条件GAN生成有两种方法: Cycle-GAN 共享一个隐空间

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从这个玩转图片水印“神应用”,看懂生成对抗网络前世今生

一个直观生成对抗网络结构如下图所示。 ? 生成对抗网络近些年被大量应用于计算机视觉领域,根据具体应用不同可以分为图像生成和图像转换两种类型任务。...期待未来生成对抗网络在计算机视觉领域给我们带来更多惊喜。 02 生成对抗网络 vs 图像水印 上一节中我们介绍了生成对抗网络核心思想和一些应用,现在我们尝试将生成对抗网络用于图像水印去除。...通过两者之间不断对抗训练,生成器生成无水印图像变得足够“以假乱真”,从而达到理想去水印效果。 在实际实践过程中,我们还做了一系列优化改进。下面我们分别介绍生成器和判别器具体结构以及训练细节。...生成器和判别器具体结构和细节如下图所示。 ? 生成器生成无水印图像除了要令判别器分辨不了真假之外,还需要保证和真实无水印图像尽可能接近。...为了对比和单一全卷积网络实现水印去除器效果,我们可视化了一些去水印结果,左列是输入水印区域,中间列是单一全卷积网络得到无水印区域,右列是生成对抗网络得到无水印区域。

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super和this关键字具体应用

super和this关键字具体应用 目录 super和this关键字具体应用 下面通过四组Child类和Test类代码,来体现super和this关键字具体应用 一、子类默认调用父类无参构造方法...,即使方法类型不同,这些方法参数必须不同,即参数个数不同,或者参数类型不同。...Person类对构造方法进行了重载 下面通过四组Child类和Test类代码,来体现super和this关键字具体应用 一、子类默认调用父类无参构造方法 public class Child extends...Child extends Person{ public Child(){ //super(); System.out.println("a child"); } } 子类每一个构造方法第一行都有一条默认语句...person a child 子类爱好篮球 注意: 当父类中没有空参数构造方法时,子类构造方法必须通过this或者super语句指定要访问构造方法

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生成对抗网络(GAN)直观介绍

对于上面这个小故事,抛开里面的假想成分,这几乎就是生成对抗网络(GAN)工作方式。 目前,GAN大部分应用都是在计算机视觉领域。...其中一些应用包括训练半监督分类器,以及从低分辨率对应产生高分辨率图像。 本篇文章对GAN进行了一些介绍,并对图像生成问题进行了实际实践。你可以在你笔记本电脑上进行演示。 生成对抗网络 ?...生成敌对网络框架 GAN是由Goodfellow等人设计生成模型。在GAN设置中,以神经网络为代表两个可微函数被锁定在游戏中。这两个参与者(生成器和鉴别器)在这个框架中有不同角色。...生成器网络在这里实现。注意:完全连接层和池化层不存在 在DCGAN论文中,作者描述了一些深度学习技术组合作为训练GAN关键。这些技术包括:(i)全卷积网和(ii)批量标准化(BN)。...不用多说,让我们深入实施细节,并在我们走时候多谈谈GAN。我们提出了深度卷积生成对抗网络(DCGAN)实现。我们实现使用Tensorflow并遵循DCGAN论文中描述一些实践。

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生成对抗网络在图像翻译上应用【附PPT与视频资料】

在本文中,我们依次介绍了pixel2pixel、cycleGAN、StarGAN、ModularGAN一系列文章,目的是探索GAN在图像翻译任务中应用。...目前,图像翻译任务在图像风格化、超分辨率图像生成、颜色填充、白天黑夜转换、四季变换等视觉领域都有着广泛应用。...目前主流深度生成模型主要基于生成对抗网络(GANs),它是通过生成器和判别器双方博弈过程,迭代优化,训练网络。...如图1,它采用条件生成对抗网络(CGAN)结构,和原始生成对抗网络相比, CGAN在生成器输入和判别器输入中都加入了条件y。这个y可以是任何类型数据(可以是类别标签,或者其他类型数据等)。...图5 实验效果图 当然,文中也列举出了一些模式转换失败案例,例如该算法在几何形状变换上不具有鲁棒性。

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生成对抗网络发展与挑战

本文主要内容包括:生成对抗网络研究现状、应用场景和基本模型架构,并列举了生成对抗网络本身所存在弊端。...此外,生成器并不直接接触原始数据而是通过判别器反馈进行训练,使得生成对抗网络一定程度上避免过拟合问题,甚至可以学习一些十分尖锐数据分布。 该模型虽然方式简单,但仍存在一些不足。...后面有学者对其进行了改进和完善,具体将会在下一章节中介绍到。 3.4 其他理论问题 生成对抗网络还有一些其他理论,比如,生成对抗网络是否学习了目标域数据分布?...表1 优化方法汇总 4.1 网络架构优化GAN模型 为了使生成对抗网络能够更好地应用于生活中,研究人员通过网络架构对GAN进行优化,具体可以分为基于输入、基于输出、基于卷积、基于自编码器等几个方面。...05 生成对抗网络应用领域发展 生成对抗网络可以在不需要知道真实数据分布情况下,仅通过输入任意噪声就可以生成近乎真实数据,基于这个特性使得GAN广泛应用,本章主要讨论目前GAN和各个应用领域相结合发展现状

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洞见 | 生成对抗网络GAN最近在NLP领域有哪些应用

我来答一答自然语言处理方面GAN应用 直接把GAN应用到NLP领域(主要是生成序列),有两方面的问题: 1....所以通过对抗性训练更新G参数之后,还通过传统MLE就是用真实序列来更新G参数。类似于有一个“老师”来纠正G训练过程中出现偏差,类似于一个regularizer。...GAN应用到了NLP传统任务上面,而且BLEU有2提升。...如图所示,实验结果很惊人,这种WGAN—GP结构,训练更加稳定,收敛更快,同时能够生成更高质量样本,而且可以用于训练不同GAN架构,甚至是101层深度残差网络。...而且前面几篇提到文章2,3,4在对抗性训练时候或多或少都用到了MLE,令G更够接触到Ground Truth,但是WGAN-GP是完全不需要MLE部分。

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对偶学习生成对抗网络 (DualGAN)

近年来,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)成为了人工智能领域最为炙手可热研究方向。...GAN 用对抗方法,同时训练了一个「生成模型(G)」与一个「判别模型(D)」,在学习过程中,生成模型优化目标是尽可能地去生成伪造数据,从而获得真实数据统计分布规律;而判别模型则用于判别给出一个输入数据到底来源于真实数据还是生成模型...事实上,更一般,边界探测,图像分割,图片风格化和抽象化等等都可以被视为是这样一种「翻译」问题。 而说到「翻译」,我们很容易会想到其在自然语言处理领域中一些应用。...然而,还有一些情况,我们仅仅只能进行一些「翻译」,而无法找到正确结果(ground truth)进行比较,例如图片风格改变就属于这一类问题,然而这些问题本身就是一种没有正确答案问题。...尽管「风格」转换本身无法找到很好度量方式,然而在某些特殊问题上,仍然有一些检测方法,例如用 AMT 材质感知测试,可以对图片中物品材质进行一些「客观」检验,这可以作为衡量「翻译」效果一种度量

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C# 逆变具体应用场景

前言 早期在学习泛型协变与逆变时,网上文章讲解、例子算是能看懂,但关于逆变具体应用场景这方面的知识,我并没有深刻认识。...本文将在具体场景下,从泛型接口设计角度出发,逐步探讨逆变作用,以及它能帮助我们解决哪方面的问题?...协变应用场景 虽然协变不是今天主要内容,但在此之前,我还是想提一下关于协变应用场景。...y); } } 在看完这段代码后,不知道你们是否跟我有一样想法:道理都懂,可是具体应用场景呢?...讨论 以上是我遇见比较常见关于逆变应用场景,上述两种方式你觉得哪种更好?是否有更好设计方式? 或者大家在写代码时遇见过哪些逆变应用场景?欢迎大家留言讨论和分享。

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基于社交网络大规模网络攻击自动对抗技术实战

黑色产业链看准社交平台高用户量和高活跃度,通过社交网络帐号发起恶意,威胁着互联网及相关行业安全运营。...昨日下午,腾讯云安全专家工程师成杰峰博士在全球软件开发大会 QCon 上做了《基于社交网络大规模网络攻击自动对抗技术实战》演讲。 ?...较互联网商家常用基于单点恶意流量 IP 对抗方式,该成果提供了更健壮基于黑产团伙关联资源系列防犯罪分子绕过识别和压制手段。 ?...例如: 1.用于分析预测用户关系连接、社交角色等重要信息; 2.用于深度恶意识别、社交网络恶意趋势感知、社交网络恶意自动对抗体系、黑产团伙挖掘等工作; 3.通过不正常帐号识别、反不良信息、反恶意刷榜和对抗各类网络攻击所长期积累知识...反欺诈服务主要是应用于银行、证券、保险、P2P 等金融行业客户,通过腾讯大数据风控能力,可以准确识别恶意用户与行为,帮助您解决在支付、借贷、理财、风控等业务环节遇到欺诈威胁,降低企业损失。

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开源轻量级生成对抗网络

举个例子来说,对于图像分类网络所定义损失函数来说,一旦网络出现错误分类结果,比如说把狗标记成了猫,就会得到一个高损失值。...GAN(Generative Adversarial Networks,生成对抗网络),在图像生成文本,超分辨率,帮助机器人学会抓握,提供解决方案这些应用上都取得了巨大进步。...我们还附上了一个示范教程,里面提到了高级API端口怎么样能快速地用你数据来训练模型。 △对抗损失对于图像压缩效果。...顶层是ImageNet数据集里图,中间那层是传统损失训练出来图像压缩神经网络压缩和解压后效果,底层是GAN损失和传统损失一起训练神经网络效果。...△大多文本转语音(TTS)网络产生过平滑声谱图 TacotronTTS可以有效减少生成音频的人工痕迹,出来语音更真实自然(具体参考,https://arxiv.org/abs/1703.10135

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生成性对抗网络:GANs由来及其特点

通常情况下,这些系统建立在可生成对抗网络(GANs)基础上,GANs是由两部分组成的人工智能模型,包括一个创建样本生成器和一个试图区分生成样本和真实样本鉴别器。...这种独特安排使GANs能够实现令人印象深刻媒体合成壮举,从创作旋律、用羊换长颈鹿,到让人产生幻觉滑冰运动员和足球运动员镜头。...Facebook人工智能研究主管Yann LeCun将GANs进化称为本世纪最有趣想法,尽管有些漫长和曲折,且有些不足之处,但是GANs仍然是当今使用最通用神经网络架构之一。 ?...后来,谷歌大脑研究科学家、苹果特别项目组机器学习主任伊恩•古德费洛和同事在2014年,发表了一篇开创性研究论文,题为《生成式对抗网络》,这标志着生成性网络正式诞生。...生成器和鉴别器模型同时训练在本质上是不稳定。有时参数会振荡或不稳定,这并不奇怪,因为每次更新参数之后,所解决优化问题性质都会发生变化。

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【综述】【生成对抗网络】理论、算法和应用多角度、多种 GANs方法梳理

Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, andApplications 原文作者:Jie Gui 近几年来,生成对抗网络...在本文中,作者从算法、理论和应用角度对多种 GANs方法进行了综述。首先,本文详细介绍了大多数 GANs算法研究动机、数学表征和架构。...与此同时,本文对GANs在一些特定应用上与其它机器学习算法相结合(如半监督学习、迁移学习和强化学习)后异同。然后,研究了与 GANs相关理论问题。...此外,阐述了 GANs在图像处理与计算机视觉、自然语言处理、音乐、语音与音频、医学以及数据科学中典型应用。最后,本文指出了 GANs一些未来开放性研究问题。...下面是论文具体框架结构以及实验结果: ? ? ? ? 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请联系删除。

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