作为输出，有10个对应于从0到9的数字的预测信心分数。 让TensorFlow在Docker容器中服务我的模型 创建客户端以请求数字图像的分数 您可以在我的GitHub信息库中找到实现细节。...它是一个软件的开源软件，已经开发出来了…，对，谷歌:-) 将模型导出为Protobuf TensorFlow服务提供SavedModelBuild类，将模型保存为Protobuf。这里描述很好。...我的GAN模型接受一个形状[batch_num，width，height，channels]的图像张量，其中批次数为1，用于投放（您只能预测一个图像在时间），宽度和高度为32像素，图像通道数为3必须对输入图像进行缩放...，3） 基本上，您需要一个占位符，用于串行输入图像，功能配置（字典名称到功能），您可以列出预期输入（在我的情况下为JPEG格式的图像/编码）和功能类型。然后，您解析序列化示例并从中提取JPEG。...然后我可以使用该图像张量作为我的GAN模型的输入，创建会话对象并加载保存的检查点。 ......
CNN 有多个层次，从数据中处理和提取特征: 卷积层 有线电视新闻网有一个卷积层，有几个过滤器执行卷积操作。 整流线性单元 CNN 有一个 ReLU 层来执行对元素的操作。输出是一个校正的特征映射。...LSTM 的输出成为当前阶段的输入，并且由于其内部存储器，可以记忆以前的输入。RNN 通常用于图像字幕、时间序列分析、自然语言处理、手写识别和机器翻译。...GAN 有两个组成部分: 一个生成器，学习生成虚假数据，一个鉴别器，学习从虚假信息。 GAN 的使用在一段时间内有所增加。它们可以用来改善天文图像和模拟暗物质研究的引力透镜效应。...RBM 算法将每个输入与单个权值和一个总偏差相结合，将输出传递给隐层。 在向后传递过程中，RBM 获取这组数字并将它们转换为重构的输入。...多层感知器(MLPs)是最简单好用的深度学习算法。CNN常用于图像识别，RNN、LSTM常用于文本序列的处理。 Q2：CNN 是一种深度学习算法吗？
GAN生成图像的论文很多，有很多也达到足以以假乱真、“效果惊艳”的水平，但BigGAN再次让学界惊叹，它直接将图像生成的指标“Inception Score”提高到166.3，比之前的最好分数提高了两倍...最后，我们证明了VDB可以更有效地训练GAN生成图像，改进了之前的一些稳定方法。 ?...我们证明有序神经元可以将潜在树结构明确地整合到循环模型中。...在许多任务中，与单个模型相比，slimmable模型有更好的性能，包括COCO边界框对象检测、实例分割和人体关键点检测，而且无需调整超参数。...它基于注意力和输出变量的完全联合分布的原则分解，提出了两个主要的变化： 首先，注意力被边缘化的位置从输入变成了输出。其次，传播到下一个解码阶段的注意力是一个以输出为条件的后验注意力分布。
英伟达的 pg-GAN 生成的合成图像。以上没有一个是真实图像！ 控制 GAN 模型的输出 ?...现在我们有了成对的潜在向量和特征，可以序列回归器模型y=A(z) 来找出可用于控制图像生成过程的所有特征轴。 ?...我在 CelebA 数据集上训练了一个简单的 CNN，该数据集包含三万余张人脸图像，每个图像有 40 个标签。...具体来说，我将胡须特征轴投影到新的方向，新方向垂直于性别特征轴，这就有效去除了二者之间的关联，从而解除生成人脸图像中这两个特征的关联。 ?...此外，虽然该工具可能是一个巨大的创造性帮助，我们仍应该自问如果这个模型被用于邪恶目的呢。如果我们能够生成任意类型的逼真人脸图像，那么我们看到的还是真实的吗？这类问题很重要。
问答也可以全部或部分通过序列到序列模型来完成，在这里我们可以将问题想象为输入序列，将答案想象为输出序列。 回答问题最普遍的应用是聊天。...在下一章中，我将向您展示深度神经网络的最后一种用法，我们将研究可以生成新图像，数据点甚至音乐的网络，称为生成对抗网络。...在深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的情况下，这是我将在本章中重点介绍的 GAN 类型，该网络将学习创建类似于训练数据集的图像。...我将使用一个密集层并进行重塑，以7 x 7 x 128张量开始，然后将其加倍两次后，剩下28 x 28张量。 由于我需要灰度图像，因此可以使用具有单个单元的卷积层来获得28 x 28 x 1输出。...使用 Keras GAN 生成 CIFAR-10 图像 虽然网络架构在很大程度上保持不变，但我认为有必要向您展示一个使用彩色图像的示例，并在 Git 中提供示例，以便在想要将 GAN 应用于您的 GAN
包含可能出现的所有字符或是词汇，每次模型将预测得到句子中下一个将出现的词汇，要知道softmax输出的只是一个概率分布，其维度为词库 Vocab 的size，需再通过函数将输出概率分布转化为 One-hot...我们首先来看看图像数据的形状： 图像数据在计算机中均被表示为矩阵，若是黑白图像矩阵中元素的值即为像素值或者灰度值（抱歉外行了，我不是做图像的），就算是彩色图像，图像张量即被多加了一阶用于表示RGB通道，...图像矩阵中的元素是可微分的，其数值直接反映出图像本身的明暗，色彩等因素，很多这样的像素点组合在一起，就形成了图像，也就是说，从图像矩阵到图像，不需要“采样”（Sampling），有一个更形象的例子：画图软件中的调色板...REGS：一人犯错一人当 细心的读者可以发现，在SeqGAN的奖励优化梯度计算公式的推导中，由鉴别器D给予的生成样本奖励得分其实是顺应序列文本的生成过程，逐词产生的，可以看到之前的推导公式中显示了对于Partly...2017最佳学生论文得主王超岳：基于生成对抗网络的图像编辑方法 ☞ 【翻译】GAN眼中的图像翻译 ☞ 【深度】深度学习应该使用复数吗？
有了上面的直观理解，下面就让我们来实现一个 GAN 来生成手写数据吧！还有一些细节会在代码部分进行介绍。...在这个网络中，我们使用了一个隐层，并加入 dropout 防止过拟合。通过输入噪声图片，generator 输出一个与真实图片一样大小的图像。...查看过程结果 我们在整个训练过程中记录了 25 个样本在不同阶段的 samples 图像，以序列化的方式进行了保存，我们的将 samples 加载进来。...我们将最后一轮的生成结果打印出来： ? 这就是我们的 GAN 通过学习真实图片的分布后生成的图像结果。 那么有同学可能会问了，我们如果想要看这 300 轮中生成图像的变化是什么样该怎么办呢？...此时我们只需要将我们之前保存好的模型文件加载进来就可以啦。 ? 总结 整篇文章基于 MNIST 数据集构造了一个简单的 GAN 模型，相信小伙伴看完代码会对 GAN 有一个初步的了解。
映射网络 通常来讲，GAN 中的生成器网络会将随机向量作为输入，并使用转置卷积将这个随机向量变为一个真实的图像，如前所述。 这个随机向量叫做潜在向量。 潜在向量有点像图像的风格说明。...GAN 可能不太乐意遵守人们的准则。 你可以尝试通过小幅改变潜在向量中的一个数字来改变生成人脸图像的头发颜色，但输出的图像可能会有眼镜，肤色甚至人种都会出现差别。...在传统的 GAN 生成器网络中，我们将一个潜在变量作为输入并利用转置卷积将潜在变量映射到图像中。 那个潜在变量的作用是为我们的生成图像添加变化。通过对不同的向量进行采样，我们可以得到不同的图像。...如果我们利用一个常数向量并将其映射到图像中，我们每次都会得到相同的图像。那将非常无聊。 ? 然而，在 StyleGAN 中，我们已经有了将风格信息注入生成器的另一种方法——AdaIN。...实际上，还有其它一些巧妙的技术可以让你生成更逼真的图像。 现在，你大概理解了所有 GAN 中最新 GAN 的核心。 风格混合 还记得我说的怎么把潜在向量分别注入每一层吗？
现在，让我们做一个「流言终结者」的实践来看看 VAE 图像生成器的效果是多么不尽人意。例如，下面这些图像。 ? 模糊不清的 VAE 样例。 我们从寻找一些 GAN 的对比组开始。...好吧，很难找到不是图像生成的 GAN 应用程序，不是吗？为了让这个实践更加令人兴奋，我们这次将尝试用生成模型输出一些动漫形象！ 首先，让我们看看一个 GAN 模型完成这个任务的效果有多好。...还不错哦，不是吗？我喜欢它们的色彩，它们和真实的图片十分相似。 ? 尽管这些图片里面有些重影，但它们看上去更好。我猜窍门是放大图像，仅仅只看人脸。 结果表明，GAN 的优异表现令人印象深刻。...（我在这里向你提供一个可能是不合法的） 有很多预训练好的 U-net/ RCNN 动漫人脸检测器，比如 lbpcascade_animeface，这样一来你就可以将人脸提取成 64×64 的图片。...我们想从标准正态分布中取样，但是我们不想一次又一次地看到同样的图像。我们希望模型能产生差别非常大的图像。 那么，我们如何平衡它们呢？我们将观测值的标准差设置成一个超参数。
（换成PixelCNN不久，SRGAN就发布了，它用GAN来解决超分辨率问题并能输出相当不错的结果。） PixelCNN和传统的卷积神经网络十分不同，它将图像生成问题转化成了一个像素序列选择问题。...Mohammad和我尝试过两种方法：他修改了Google机器翻译的seq2seq模型，该模型把一个半素大数的整数序列作为输入，并以预测其素因数中的一个做为输出；我则使用一个较为简单的模型，它将定长整数作为输入...该模型通过交替生成“假”实例来进行训练，跟典型的GAN中的鉴别器一样，通过升级权重来区分真假实例。 起初我的想法是，因为这个模型不需要像GAN那么复杂的架构设计，所以应该会极大地降低训练的难度。...我所设置的训练方法是：在前馈式网络的输出上进行自动回归，在PixelCNN下更新权重以便将两张图片的相似率最大化。...如果我用“工作”这一词的直观意义来描述软件的话，那么图像分类任务似乎“工作”的很稳健；生成式模型几乎很少能“工作”，人们也不太了解这种模型，GAN能输出高质量图像，但同时却极难构建起来。
也可以探索出一个充满魅力的世界，一个生机勃勃、充满敌意的维斯特洛。 StyleGAN还可以生成这样令人毛骨悚然的微笑动画: 从单个图像生成的微笑动画 但是别着急。...简而言之，下面这个动画总结了如何使用转置卷积将2×2矩阵提升到5×5矩阵: 带滤波器尺寸3和跨距2的转置卷积 同样，我将跳过那些血淋淋的细节，所以如果你想深入了解，你也可以看看卷积算法指南。...因为这是一个深入的学习过程，我们必须充分利用所有的行话，使其最大限度地发挥潜力，以满足潜在的投资者，我们全新的，在矩阵乘法将改变世界之前从未见过的，堆叠一堆这样的层是有意义的，以获得一个神经网络，可以将图像放大到相当大的尺寸...在图像分类的例子中，我们有一个清晰的损失数学方程，但是我们这里不能有类似的东西，因为数学不能构造一个可微分函数，它告诉我们生成的图像是真实的还是假的。...最后，你的GAN应该是这样的: 3.本文小结 总而言之，下面是创建基于GaN的图像生成器的分步过程： 生成器（一个具有转置卷积层的神经网络）生成图像，其中大部分看起来像垃圾。
有了上面的直观理解，下面就让我们来实现一个 GAN 来生成手写数据吧！还有一些细节会在代码部分进行介绍。...建议将代码 pull 下来，有部分代码实现没有写在文章中。...在这个网络中，我们使用了一个隐层，并加入 dropout 防止过拟合。通过输入噪声图片，generator 输出一个与真实图片一样大小的图像。...查看过程结果 我们在整个训练过程中记录了 25 个样本在不同阶段的 samples 图像，以序列化的方式进行了保存，我们的将 samples 加载进来。...此时我们只需要将我们之前保存好的模型文件加载进来就可以啦。 ? 总结 整篇文章基于 MNIST 数据集构造了一个简单的 GAN 模型，相信小伙伴看完代码会对 GAN 有一个初步的了解。
因此，本篇文章就开始了灵魂发问： “我们可以量化单个概念单元的出现吗？哪种具体概念可以被对应到呢？它们又服务于哪个函数呢？”...为了可以更好的理解每个单元的逻辑角色，MIT的研究团队评估了单个单元对网络分类单个产经类别能力造成的影响。而移除单元的方法，则是强制某个确定的单元输出零值，同时保证网络的其他部分保持完整。...接着，仅仅一个简单的阈值（激活峰值>8.03%）即可令预测生成图像是否有大窗户这一任务具有78.2%的准确度： 然而，分布密度曲线显示了包含大窗户的图像在不激活单元314的情况下也能被频繁生成，下面是两个样本例子...为了更好的理解神经单元在GAN生成器中的逻辑角色，研究人员将直接移除或者激活某些神经单元的情况下，测试了生成器的输出结果。...这些隐藏的细节明显表明了GAN学习到的是图片的结构信息，而不是视觉像素模式的简单扁平总结。 通过强制改变神经单元，研究人员发现可以将新的物体加入到生成场景中。
模型训练完成之后，在评估阶段就可以通过给生成模型输入低维度的随机噪声，让生成模型输出高维度的张量数据（图像或音乐）。...判别模型 判别模型的输入是一个高维度的张量（如图像或音乐），输出是一个低维度的张量，一般是向量（如图像所属类别）。...GAN 的应用场景十分广泛，包括图像生成、图像处理、序列数据生成、半监督学习、域自适应，以及其他相关领域，如医学图像细分（通过图像细分算法精确定位病灶）、隐写术（一种加密技 术，通过将加密信息写入肉眼可视的图像中实现...图像转换是指将一 个领域（x）中的图像转换成另一个领域（y）中的图像，如将真人模特的照片转换成动漫卡通人物 的角色；图像超分辨率是指将低分辨率的图像转换成高分辨率图像的场景；对象检测是指检测图 像中是否包含指定的对象...序列数据生成是指生成序列化数据的场景，包括语音对话或音乐合成。 半监督学习是指样本数据中只有少量的样本是有标记的，大量的样本数据是没有标记的，这 种类型的数据在生活中广泛存在。
如果你想生成一个新的图像，你必须选择一个新的向量，这是有意义的-改变输入，你改变输出。 但是，如果您想要对图像的样式有很好的控制，那么这就不是很好。...理想情况下，我们希望有一个更整洁的潜在空间表示。它允许我们对输入的潜在向量做一些小的修改，而不会使输出的图像/人脸看起来有很大的不同。...一旦你有了这些标量，下面是你如何执行AdaIN: ? 在这里,f(w)表示一个已知仿射变换，Xi是我们应用AdaIN的一个实例，和y是两个标量的集合，（Ys和Yb）控制生成图像的“样式”。...回想一下，在传统的GAN生成网络中，我们输入一个潜在向量作为输入，然后使用转置卷积将这个潜在向量映射到图像。 我们需要这个潜在向量的原因是我们可以在生成的图像中提供变化。...在实践中，还有一些其他的技巧可以让生成的图像看起来更真实。 如果你不是很关心这些细节，祝贺你！现在你明白了，在整个宇宙中，一个最有创新精神的人对GANs的看法是什么？（GANiverse吗?
包含可能出现的所有字符或是词汇，每次模型将预测得到句子中下一个将出现的词汇，要知道softmax输出的只是一个概率分布，其维度为词库 Vocab 的size，需再通过函数将输出概率分布转化为 One-hot...我们首先来看看图像数据的形状： 图像数据在计算机中均被表示为矩阵，若是黑白图像矩阵中元素的值即为像素值或者灰度值（抱歉外行了，我不是做图像的），就算是彩色图像，图像张量即被多加了一阶用于表示RGB...通道，图像矩阵中的元素是可微分的，其数值直接反映出图像本身的明暗，色彩等因素，很多这样的像素点组合在一起，就形成了图像，也就是说，从图像矩阵到图像，不需要“采样”（Sampling），有一个更形象的例子...如2.2节所述，Sampling 操作中的 函数将连续的softmax输出抽取成离散的成型输出，从而导致Sampling的最终output是不可微的，形成GAN对于离散数据生成的最大拦路虎，...REGS：一人犯错一人当 细心的读者可以发现，在SeqGAN的奖励优化梯度计算公式的推导中，由鉴别器D给予的生成样本奖励得分其实是顺应序列文本的生成过程，逐词产生的，可以看到之前的推导公式中显示了对于
当然度量方法本身仍然是研究领域中非常重要的一部分。 Andres Diaz-Pinto：现在有方法将隐变量映射到生成图像的一部分吗？...我第一个 GAN 的实现主要是从 MNIST 分类器代码中复制粘贴。 Jason Rotella：GAN 能用于主题建模吗？现在除了生成模型，GAN 框架还能扩展应用到其它领域吗？...Greg McInnes：在基因组学中，有 GAN 的用武之处吗？ Ian Goodfellow：我对基因组学没有太多的了解，但我认为用于半监督学习的 GAN 模型可能会对该领域有非常重要的作用。...Nicholas Teague：我比较好奇现在是否有其它一些案例成功地将 GAN 用于图像或视频之外的数据。...Gonçalo Abreu：以下陈述正确吗：「可能存在两个不同的 GAN，其中一个有较好的评分，但是在作为外部分类器时，从鉴别器中抽取特征要更差或更低效。」
（等我们启动之后，用GAN解决来超分辨率问题的SRGAN就发布了，它生成的结果非常好。） PixelCNN是一种奇怪的反直觉模型。它将图像生成问题重写成每次选择一个像素序列。...但很显然，按像素来序列生成图像的过程极其缓慢。输出图像的尺寸大于64x64时，耗时将超过数小时！然而，在我把图像的尺寸限制到小尺寸，并使用脸部或卧室类的小型数据集后，得出的结果就开始令人激动了。...由于在Google可以获取到无穷的计算资源，如何扩大训练的规模便成为该项目的另一个目标——因为即便采用这些小型的数据集，在单个CPU上完成训练也要花上数周的时间。...他修改了Google机器翻译的seq2seq神经模型，该模型把一个半素大数的整数序列作为输入，并将其素因素预测为输出。...GAN能输出很好地图像，但是构建起来几乎是不可能的——我的经验是，对架构作出任何小改动都有可能使它无法工作。我听说强化学习更加困难。但因经验不足，我对递归神经网络不予置评。
实际上，FAIR / NYU 是第一个将 GAN 与 LAPGAN 应用在地图上。这是 GAN 第一次生成真正引人注目的高分辨率图像，这也是 GAN 第一次得到新闻报道等。...当然度量方法本身仍然是研究领域中非常重要的一部分。 Andres Diaz-Pinto：现在有方法将隐变量映射到生成图像的一部分吗？...有一部分原因是我有一个非常好的代码库，是从很早期的项目就开始准备的。我一直在为我的整个博士期间的学习深度学习做准备，并且有很多类似的代码可以随时待命。...现在除了生成模型，GAN 框架还能扩展应用到其它领域吗？ Ian Goodfellow：我猜测是可以用于主题建模的，但目前还没听说在该领域有哪些具体研究。...「有可能有两个不同的 GAN，其中一个具有更好的得分，但是在作为外部分类器时，从鉴别器中抽取特征要更差或更低效。」这种陈述对吗？
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