Conditional GAN 架构：除了随机噪声向量 z 之外，类标签 y 被连接在一起作为网络的输入 论文： Conditional Generative Adversarial Nets Mehdi...这篇 GAN 论文来自 NVIDIA Research，提出以一种渐进增大（progressive growing）的方式训练 GAN，通过使用逐渐增大的 GAN 网络（称为 PG-GAN）和精心处理的...“Progressive Growing” 指的是先训练 4x4 的网络，然后训练 8x8，不断增大，最终达到 1024x1024。...映射网络和 AdaIN 条件在整个生成器模型中的分布的结合使得很难自己实现一个 StyleGAN，但它仍是一篇很好的论文，包含了许多有趣的想法。 ?...该模型还展示了一个有趣的 U-Net 风格的生成器架构，以及在生成器模型中使用 ResNet 风格的 skip connections。
【导读】专知内容组整理了最近六篇生成式对抗网络（GAN）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1....Exploiting the potential of unlabeled endoscopic video data with self-supervised learning（基于半监督学习的无标签内窥镜视频数据分析方法...Stable Distribution Alignment Using the Dual of the Adversarial Distance（使用对抗距离的对偶方法实现稳定的分布对齐） ---- -...Interactive Generative Adversarial Networks for Facial Expression Generation in Dyadic Interactions（二元交互下基于交互生成对抗网络的面部表情生成...Activation Maximization Generative Adversarial Nets（激活最大化生成对抗网络） ---- ---- 作者：Zhiming Zhou,Han Cai,Shu
近期，生成对抗网络（GAN）在机器学习研究方面取得了新的进展。...我们可以直接合成动物新的图像，从图像中创建3D图形，或者根据我们对图像的编辑来创建新的产物。 生成对抗网络意味着有两个神经网络在相互竞争相互比赛。...生成网络尝试生成越来越多逼真的图像，并将这些图像传递给判别网络，而判别网络尝试判断真实的图像与伪造的图像之间的区别。 ?...这个潜在空间有助于消除对抗性优化，使得该系统更加容易训练。主要的优点是它仍然保留了生成对抗网络具有吸引力的属性，这意味着它可以从学习的数据集合中合成新的样本。...▷ 观看论文解读大概需要 4 分钟 经验丰富的同学知道，对于生成对抗网络，有很多关于如何通过更多细节合成高分辨率图像的研究。这意味着，这又是一项令人兴奋，使人视野更加开阔的工作。
GAN简介 笔者曾在一篇博文中简单提过Ian Goodfellow的生成对抗网络论文 https://arxiv.org/pdf/1406.2661v1.pdf，《九篇深度学习好文》https://...对抗网络的拉普拉斯金字塔 对抗网络 https://arxiv.org/pdf/1506.05751v1.pdf 的一大用途就是在经过充分训练之后，能够生成以假乱真的图片。...这篇文章的主要贡献在于提供了一种网络模型结构，利用这种网络生成的高质量图片对人类评判者的蒙蔽概率接近40%。 方法 在讨论文章细节之前，我们先来回顾生成器在GAN模型中发挥的作用。...生成对抗文本到图像合成 这篇论文 https://arxiv.org/pdf/1605.05396.pdf 发表于去年六月，主要介绍将文字描述转换为图片的方法。...此篇论文中介绍的模型是超分辨率生成对抗网络（SRGAN）。此文的主要贡献是发明了一种全新的损失函数（比普通的MSE更好），使得网络模型能够根据严重降采样的图像恢复出逼真的纹理和细节。
本文汇总了ECCV 2020上部分对抗相关论文，后续公众号会随缘对一些paper做解读。感兴趣的同学，可先自行根据标题，搜索对应链接（有些paper可能未公布）。...值得注意的是，这里的对抗包括了生成对抗GAN、以及对抗攻击/防御，两者概念上是迥然的。
CapsuleGAN: Generative Adversarial Capsule Network（CapsuleGAN:生成对抗胶囊网络） ---- ---- 作者：Ayush Jaiswal,Wael...Deep Predictive Coding Network for Object Recognition（基于深度预测编码网络的目标识别） ---- ---- 作者：Haiguang Wen,Kuan...Generative Adversarial Networks and Probabilistic Graph Models for Hyperspectral Image Classification（基于生成对抗网络和概率图模型的高光谱图像分类...Ensembling Neural Networks for Digital Pathology Images Classification and Segmentation（融合神经网络的数字病理图像分类和分割...Representation Learning with Single and Multi-layer Hebbian Networks for Image Classification（采用单层和多层Hebbian网络的在线表示学习方法的图像分类
而各类 GAN 的变体也层出不穷，近日机器之心也报道过生成对抗网络的最新进展与论文集，而本文更注重于从 GAN 及其变体的角度对其论文做一个完整的梳理。...如果你想了解更多关于 GAN 的信息，可参阅 OpenAI 一篇有关生成模型的博文，或者 Goodfellow 于 NIPS 2016 所做的生成对抗网络主题演讲。...因此，下面是一个持续更新的最新列表，通过 GAN 名称+论文（并附 arXiv 论文地址）的形式汇总并编排了所有出现的 GAN： GAN—生成对抗网络（Generative Adversarial Networks...（Margin Adaptation for Generative Adversarial Networks）：http://arxiv.org/abs/1704.03817v1 MalGAN—基于生成对抗网络的黑箱攻击的对抗性恶意实例生成...机器之心报道 GAN 相关文章 资源 | 生成对抗网络新进展与论文全集 独家 | GAN 之父 NIPS 2016 演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理及未来（附 PPT） 人物 | Ian Goodfellow
GLO GLO与典型的GAN设置不大一样，它的目标是创建能够生成更好样本的模型。GLO优化生成网络的潜空间，聚焦于模型塌缩问题和生成不一样但足够类似的样本。 我对这篇论文感觉有点复杂。...最终结果超过了当前最先进的水平，但我一般不太喜欢增加这么多复杂度的方法。 ? 调和对抗网络 这篇论文背后的高层想法很有趣。和PGGAN类似，作者也认为GAN的问题在于刚开始面对的任务太难了。...基于受限查询和信息的黑盒对抗攻击 这是为数不多的真实对抗攻击论文。技术上说，其中并没有涉及GAN或者生成式建模——我猜除了扰动的部分涉及一点——但这是一篇以非常有趣的方式进行真实对抗攻击的论文。...这篇论文考虑了极端情况，展示了最优判别器情形下良好的收敛性质。但除此之外，目前而言大概没什么从业者感兴趣的内容。 结语 这些就是ICML上关于生成对抗网络的论文了。我希望这篇文章对你有帮助。...我正在撰写一本关于对抗生成网络的书，这里有一些样章：www.manning.com/books/gans-in-action 论智公众号（ID: jqr_AI）后台留言icml2018gan可获取上述所有论文的打包下载地址
【导读】专知内容组整理了最近生成对抗网络相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1....Semi-supervised FusedGAN for Conditional Image Generation（基于半监督FusedGAN的条件图像生成） ---- ---- 作者：Navaneeth...DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks（DeblurGAN：基于条件对抗网络的不规则运动去模糊...Generating Adversarial Examples with Adversarial Networks（基于对抗网络的对抗样本生成） ---- ---- 作者：Chaowei Xiao,Bo...PC登录 www.zhuanzhi.ai 点击论文查看 ?
(本次使用已获UC震惊部授权) 就在昨天，人工智能领域一个开创性的成果出现了：关于生成对抗网络(GAN)的最新论文出炉。很多学者和业内人士，都用震惊二字描述内心的波澜。...在Reddit上，有人评价这篇是自己近年唯一从头到尾读完的论文。这么重要的论文，量子位看过之后，赶紧跑来跟大家分享笔记。 核心摘要 神经网络苦对抗久矣。...吾闻生成对抗网络(GAN)暴力也，不当立，当立者乃生成式非对抗网络(GUN)。在这一框架下，我们同时训练两个模型。 一个是生成器G，用以捕捉任何自认可以处理的任一数据分布。...整个模型的原理如下： △ 论文作者特别提示：低分辨率、远距离条件下观看效果更佳 生成器G提出样本：PROPS，作为回应，激励器M给出确认和赞美：ACKS。这样两个网络之间就产生了协同效应。...而此前的生成对抗网络，要求生成器G和鉴别器D不断对抗。 训练过程如图所示：(图a) 在激励器(红线)的帮助下，生成器(黄线)正为目标数据分布(蓝色虚线)而努力。
生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)是基于可微生成器网络的另一种生成式建模方法。生成式对抗网络基于博弈论场景，其中生成器网络必须与对手竞争。...生成网络直接产生样本 。其对手，判别器网络(dircriminator network)试图区分从训练数据抽取的样本和从生成器抽取的样本。...判别器出发由 给出的概率值，指示x是真实训练样本而不是从模型抽取的伪样本的概率。形式化表示生成对抗网络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。...这不是明显的优点或缺点，并且只要向生成网络最后一层所有的值添加高斯噪声，就可以保证生成器网络向所有点分配非零概率。...以这种方式添加高斯噪声的生成网络从相同分布中采样，即，从使用生成器网络参数化条件高斯分布的均值所获得的分布采样。Dropout似乎在判别器中很重要，在计算生成网络的梯度时，单元应当被随机地丢弃。
【导读】专知内容组整理了最近六篇对抗自编码器（Adversarial Autoencoder）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1....AAANE: Attention-based Adversarial Autoencoder for Multi-scale Network Embedding（AAANE: 基于注意力机制对抗自编码器的多尺度网络节点表示...Generative Adversarial Autoencoder Networks（生成对抗自编码器网络） ---- ---- 作者：Ngoc-Trung Tran,Tuan-Anh Bui,Ngai-Man...Learning Inverse Mappings with Adversarial Criterion（基于对抗标准学习逆映射） ---- ---- 作者：Jiyi Zhang,Hung Dang,Hwee...//www.zhuanzhi.ai/document/0e9ec08b2ee6bdfe86c3207ffeaabe16 6.Denoising Adversarial Autoencoders（去噪对抗自编码
【导读】专知内容组整理了最近八篇生成对抗网络（Generative Adversarial Networks ）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看!...1daa64655b1a4199334be9631bb7dc98 2.MC-GAN: Multi-conditional Generative Adversarial Network for Image Synthesis（MC-GAN:多条件生成对抗网络的图像合成...: Mixture of Experts of Generative Adversarial Networks for Multimodal Image Generation（MEGAN: 多模态图像生成对抗网络专家的混合...2782f0094d1961fad34e81a96a114c56 5.Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from a Single Image（从单个图像去除雨滴的注意力的生成对抗网络...www.zhuanzhi.ai/document/9dd23e2b343ed994cf5e6143700df612 8.Controllable Generative Adversarial Network（可控的生成对抗网络
选自GitHub 参与：蒋思源、吴攀 生成对抗网络（GAN）是近段时间以来最受研究者关注的机器学习方法之一，深度学习泰斗 Yann LeCun 就曾多次谈到 这种机器学习理念的巨大价值和未来前景。...该距离度量定义在由神经网络生成的分布上。 ? 定理：当样本空间足够大，两个分布之间的距离可以由各自样本间的距离逼近。...均衡 直观解释：一个强大的生成器总是能赢得对抗，因为它能使用无限的混合分量逼近数据的分布。弱一些的生成器使用有限但又足够多的混合分量也能近似逼近赢得博弈。...在了解生成对抗网络的最新进展之后，下面我们列出了 GitHub 用户 Holger Caesar 整理的 GAN 资源。...机器之心报道 GAN 相关文章 独家 | GAN 之父 NIPS 2016 演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理及未来（附 PPT） 人物 | Ian Goodfellow 亲述 GAN 简史：人工智能不能理解它无法创造的东西
用一个形象的例子解释就是：GAN就好比是一个大的网络，在这个网络中有两个小的网络，一个是生成网络，可以当做是制作假钞的人， 而另一个是鉴别网络，也就是鉴别假钞的人。...对于生成网络的目标就是去欺骗鉴别器，而鉴别器是为了不被生成器所欺骗。模型经过交替的优化训练，都能得到提升，理论证明，最后生成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。...上图是生成对抗网络的结构示意图，鉴别器接受真实样本和生成器生成的虚假样本，然后判断出真假结果。生成器接受噪声，生成出虚假样本。...论文推导过程中的问题在原论文中，有一个思想和许多方法都不同，就是生成器G不需要满足可逆条件，在实践中，G确实就是不可逆的。...而且在神经网络中的实践中，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，首先固定生成器G，最大化价值函数，从而得出最优判别起D。
GAN属于生成模型，使用生成数据分布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}。...去生成数据分布PGP_{G}。...例如： 输入唐诗三百首，输出机器写的唐诗 输入一堆动漫人物的照片，输出机器生成的动漫人物照片 该问题的核心是原数据有其分布PdataP_{data}，机器想要学习新的分布PGP_{G}去无限逼近PdataP...整体来看，generator和discriminator构成了一个网络结构，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是神经网络。
生成式对抗网络 GAN 是 2014 年由 Goodfellow 提出的一种新颖的生成式模型，随后得到了快速发展。...Goodfellow 本人提出的是无条件的 GAN；之后出现了能生成不同类别图像的有条件的 GAN；基于卷积神经网络的 DCGAN；可以加入潜在因素，生成不同风格的 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，完成原 GAN 的推导、证明与实现。...资源 | 谷歌开源TFGAN：轻量级生成对抗网络工具库 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。...它为开发者轻松训练 GAN 提供了基础条件，提供经过完整测试的损失函数和评估指标，同时提供易于使用的范例，这些范例展示了 TFGAN 的表达能力和灵活性。
GAN主要用途： 生成以假乱真的图片 生成视频、模型 5.1.2 什么GAN 5.1.2.1 定义 生成对抗网络(Generative Adversarial Network，简称GAN)，主要结构包括一个生成器...生成器（Generator），能够输入一个向量，输出需要生成固定大小的像素图像 判别器（Discriminator），用来判别图片是真的还是假的，输入图片（训练的数据或者生成的数据），输出为判别图片的标签...表示生成器生成的分布映射 过程分析： 1、定义GAN结构生成数据 (a)(a)状态处于最初始的状态，生成器生成的分布和真实分布区别较大，并且判别器判别出样本的概率不稳定 2、在真实数据上训练 n epochs...最终可以这样： 5.1.2.4 G、D结构 G、D结构是两个网络，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。...2014年最开始的模型： G、D都是multilayer perceptron（MLP） 缺点：实践证明训练难度大，效果不行 2015：使用卷积神经网络+GAN（DCGAN（Deep Convolutional
概述 生成对抗网络GAN（Generative adversarial nets）[1]是由Goodfellow等人于2014年提出的基于深度学习模型的生成框架，可用于多种生成任务。...： image.png 在GAN框架的训练过程中，希望生成网络 生成的图片尽量真实，能够欺骗过判别网络 ；而希望判别网络 能够把 生成的图片从真实图片中区分开。...这样的一个过程就构成了一个动态的“博弈”。最终，GAN希望能够使得训练好的生成网络 生成的图片能够以假乱真，即对于判别网络 来说，无法判断 生成的网络是不是真实的。...GAN的框架结构 GAN的框架是由生成网络 和判别网络 这两种网络结构组成，通过两种网络的“对抗”过程完成两个网络的训练，GAN框架由下图所示： 由生成网络 生成一张“Fake image”...总结 生成对抗网络GAN中通过生成网络 和判别网络 之间的“生成”和“对抗”过程，通过多次的迭代，最终达到平衡，使得训练出来的生成网络 能够生成“以假乱真”的数据，判别网络 不能将其从真实数据中区分开
”的论文。...这篇文章利用变分推理，提出了一种将自动编码器和生成对抗网络融合起来的方法。...摘要 自动编码生成对抗网络结合了标准形式的GAN算法，通过自动编码器给出的重建损失（construction loss）来区分原始数据和模型的生成数据。...这种模型的目的是确保基于所有可用数据进行训练，防止学习得到的生成模型出现模式崩溃问题。 在本文中，我们提出了一种规则，通过利用生成模型的层次结构，将自动编码器结合到生成对抗网络中。...于是，我们结合这两种方法中的最优点，开发出一种结合变分自动编码器和生成对抗网络的融合方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
