自2014年GAN网络提出以来，其在Computer Vision（计算机视觉）领域获得了广泛的关注，但GAN网络在其他领域的应用相对较少。...将GAN网络的思想应用在图网络（network）特征表达是近一年新兴的课题，本文综述GAN模型在图网络表征学习方面的研究。...代码： https://github.com/SamJia/CommunityGAN NetRA模型 为了对每个节点进行表征，前面两个模型都需要针对每一个节点去抽样正样本和生成负样本，这在现实生活中的巨型网络上是很难实现的...小结 本文介绍了生成对抗网络模型在图表征学习中的基本方法（GraphGAN）、在社区发现任务中的应用（CommunityGAN）以及作为模型的正则项构建更复杂的图表征模型（NetRA）。...基于GAN模型或者说对抗学习思路在图表征学习当中的 研究还有很多，本文仅仅抛砖引玉的调研了三种比较常见的使用场景。这里是一个图神经网络相关论文的集锦，可以看到图神经网络在近两年受到很多的关注。
文本主要研究胶囊网络在文本分类任务上的应用，模型的结构图如下： ? 其中，连续两个卷积层采用动态路由替换池化操作。动态路由的具体细节如下： ?...在路由过程中，许多胶囊属于背景胶囊，它们和最终的类别胶囊没有关系，比如文本里的停用词、类别无关词等等。因此，我们提出三种策略有减少背景或者噪音胶囊对网络的影响。...Orphan类别：在胶囊网络的最后一层，我们引入Orphan类别，它可以捕捉一些背景知识，比如停用词。在视觉任务加入Orphan类别效果比较有限，因为图片的背景在训练和测试集里往往是多变的。...相反，我们把下层胶囊的概率当成路由参数的先验，改进路由过程。 在ablation test中，我们对改进的路由和原始路由方法进行对比，如下： ?...此外，为了提升文本性能，我们引入了两种网络结构，具体如下： ? 数据集：为了验证模型的有效性，我们在6个文本数据集上做测试，细节如下： ? 在实验中，我们和一些效果较好的文本分类算法进行了对比。
这个强大的技术似乎需要大量的代码才能开始，对吗?不。使用PyTorch，我们实际上可以用50行代码创建一个非常简单的GAN。...在我们的示例代码中，我们将使用平均值4.0和标准偏差1.25。 ? 2.）I：生成器的输入也是随机的，但是为了让我们的工作更困难一点，我们用均匀分布而不是正态分布。...这里的激活函数是一个S形，没什么特别的。它将从R或G中获取样本，并输出一个介于0和1之间的标量，解释为“假的”和“真实的”。换句话说，这是神经网络所能得到的最脆弱的东西。 ?...还有一些其他的样板代码，但是特定于GAN的东西只是这5个组件，没有其他的。 在D和G之间跳了几千轮这种被禁止的舞蹈之后，我们得到了什么?...但是两次运行不是—在一次运行(运行5)中，有一个凹分布，平均值在6.0左右，在最后一次运行(运行10)中，在-11处有一个狭窄的峰值!
02 GAN的基本思想 GAN由生成器和判别器组成： 生成器的本质也是一个神经网络，或者说是一个函数 ? 如果给定一个向量可以生成一张漫画图片，向量的每一个维度具有不同含义 ?...判别器的本质也是一个神经网络 ? 如果给定一张图片，判别器就会告诉你这是不是真实图片 ? 所以GAN的训练本质就是训练两个神经网络。...生成器的输入通常为随机噪声，判别器有两个输入，一个来自训练数据中的真图片，一个来自生成器生成的假图片。 GAN的流程如下图所示 ? 每一次迭代过程中： 更新判别器的网络参数。...的实现 这里采用 MNIST 数据集作为实验数据，最后我们会看到生成器能够产生看起来像真的数字！...的训练过程中判别器的权重需要固定 discriminator.trainable=False # GAN的训练过程为交替“训练判别器”和“固定判别器权重训练链式模型
GAN在图像生成中的应用 图像生成 风格迁移 GAN在图像修复中的应用 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的应用 ☆* 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）？...两者通过对抗性的训练相互提升，最终生成器生成的图像越来越接近真实图像。 GAN在图像生成中的应用 图像生成 GAN最著名的应用之一就是图像生成。生成器通过随机向量作为输入，逐渐生成逼真的图像。...在图像修复中的应用 图像修复 GAN还可以用于图像修复，将损坏或缺失的图像部分补充完整。...在自然语言处理中，GAN可以用于生成文本、对话生成等。在医疗领域，GAN可以用于生成医学图像，辅助医生进行诊断。在艺术创作领域，GAN可以创作出独特的艺术作品。
1.Introduction 在之前的文章中我们也说过，学者想将卷积操作应用于网络图中主要有两种方式，一种是基于空域的方法，另一种是基于频域的方法。...在许多基于序列（sequence-based）的任务中，注意力机制几乎已经成为这个邻域的标准。注意力机制的一大好处在于：它允许处理可变大小的输入，将注意力集中在最相关的输入部分。...注意力机制可以改进 RNN/CNN 在阅读理解中性能，后来 Google 的同学直接通过 self-attention 构建出 Transformer 模型，并在机器翻译任务中取得了 SOTA。...对于这个公式来说，该模型允许每个图中的每个节点都参与到其他节点的计算中，即删除了网络图的结构信息。...GAT 在诸多数据集中无论是直推学习还是归纳学习都取得不错的成绩。 当然，GAT 还有很多需要改进的地方，比如说在并行计算时如何克服冗余计算，如何提高网络深度等等。
生成对抗网络（GAN）是训练模型的新思想，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的成果，并在此基础上迸发了大量新的思想，技术和应用。...在第一部分中，我们将介绍生成对抗网络（GAN）并提供有关此技术的全面介绍。...在第二部分中，我们将重点介绍GAN在语音信号处理中的应用，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。...在第三部分中，我们将描述GAN生成句子的主要挑战，并回顾一系列应对挑战的方法。同时，我们将提出使用GAN实现文本样式转换，机器翻译和抽象摘要的算法，而无需配对数据。...目录 GAN的基本思想及一些基础的理论知识 - GAN的三种类别 - GAN的基本理论 - 一些有用的技巧 - 如何评估GAN - 与强化学习的关系 GAN在语音方面的应用
在标准的Fast-RCNN中，RoI池层之后获得每个前景对象的卷积特征；使用这些特征作为对抗网络的输入，ASDN以此生成一个掩码，指示要删除的特征部分（分配0），以使检测网络无法识别该对象。 ?...但这种架构的性能增益通常限于计算成本。 这项工作将小物体的表征提升为“超分辨”表征，实现了与大物体相似的特性，因此更具判别性。...通过结合生成对抗网络（Perceptual GAN）模型，缩小小对象与大对象之间的表征差异来改善小对象检测性能。具体来说，生成器学习将小对象表征转换为与真实大对象足够相似以欺骗对抗判别器的超分辨表征。...此外，为了使生成器恢复更多细节以便于检测，在训练过程中，将判别器中的分类和回归损失反向传播到生成器中。...在具有挑战性的COCO数据集上进行的大量实验证明了该方法从模糊的小图像中恢复清晰的超分辨图像的有效性，并表明检测性能（特别是对于小型物体）比最新技术有所提高。 ?
这些模型已经能够在许多视觉和 NLP 任务上实现 SOTA。...这会导致每种胶囊类型具有不同的实例。 ? 在胶囊网络中，每个层中胶囊类型的数量是预先定义好的。在两个相邻层中的每种胶囊类型之间，都有一个变换矩阵。...虽然从实现的角度来看，胶囊网络和 transformers 似乎并不十分相似，但这两个系列模型的不同组件之间存在一些功能上的相似性。...现在，胶囊网络和 transformer 在这方面的不同之处在于，在胶囊网络中，不同类型的胶囊有不同的查看角度，最终，较下层胶囊的分配概率在较上层中的所有胶囊上进行归一化，而不管其类型如何。...结构化隐藏表示： 在 transformer 和胶囊网络中，隐藏的表示是以某种方式构建的。在胶囊网络中，我们用一种胶囊代替标准神经网络中的标量激活单元，每个这种胶囊都用姿态矩阵和激活值表示。
1 各种代码实现列表 2 其中一个的实现效果 3 知乎作者分析 1 https://github.com/XifengGuo/CapsNet-Keras Other Implementations...花了几个小时看完原文，当天下午就把这个model的tensorflow版实现搭了个框架，先来安利一波再作答，欢迎关注我的github。...Eq. 1 ---- 到了这里，第二层的计算也就完了。第三层(DigitCaps)在第二层的输出之上就开始使用了 routing 算法。...这一层依然可以跟传统的网络做比较，可以看作一个全连接层，这在原文里也有提到： &amp...而第三层的输出也可以看作是由10个神经元输出的10个点，每个点同样是向量点，其中向量的维度为16x1，在文中就是指v_j。
呜啦啦啦啦啦大家好呀，又到了本周的AI大事件时间了。过去的一周中AI圈都发生了什么？大佬们互撕了哪些问题？研究者们发布了哪些值得一读的论文？又有哪些开源的代码和数据库可以使用了？...胶囊网络的Tensorflow实现 来源：GITHUB.COM 链接： https://github.com/JunYeopLee/capsule-networks?...——“胶囊之间的动态路径”（Dynamic Routing Between Capsules）的TensorFlow实现。...经过训练后，GAN中的发单机可以产生任何数量合理的订单。...，在这个框架中，行为者的目的是最大化回报的期望值，同时也使熵最大化 - 也就是在尽可能随机的情况下成功完成任务。
Transformer 在 WMT 2014 英德翻译任务上实现了 28.4 BLEU，改善了现有的最佳成绩（包括超过 2 个 BLEU 的集合模型），在 WMT 2014 英法翻译任务中，建立了一个新的单一模式...在权重剪枝约束下，大多数神经网络架构只有在学习极其简单地函数时才能达到 k 地最大梯度范数。因此，通过权重剪枝来实现 k-Lipschitz 约束将会导致 critic 偏向更简单的函数。...在神经网络工作时，这些胶囊间的通路形成稀疏激活的树状结构（整个树中只有部分路径上的胶囊被激活），从而形成了他的 Capsule 理论。Capsule 也就具有更好的解释性。...Capsule 这样的网络结构在符合人们「一次认知多个属性」的直观感受的同时，也会带来另一个直观的问题，那就是不同的胶囊应该如何训练、又如何让网络自己决定胶囊间的激活关系。...这个网络中最底层的多维度胶囊结构就展现出了不同的特性，它们起到的作用就像传统计算机图形渲染中的不同元素一样，每一个胶囊关注自己的一部分特征。
本文组织架构： 变分自编码器（VAE） 生成对抗网络（GAN） 训练普通 GAN 的难点 训练细节 在 MNIST 上进行 VAE 和 GAN 对比实验 在无标签的情况下训练 GAN...），使下列损失得到优化： p(z′)∼N(0,I) 中 I 指单位矩阵（identity matrx），q(z∣X) 是本征向量的分布，其中 和 由神经网络来计算。...图 2 是 GAN 的典型结构。 生成器包括利用代码输出图像的解卷积层。图 3 是生成器的架构图。...训练 GAN 的难点 训练 GAN 时我们会遇到一些挑战，我认为其中最大的挑战在于本征向量／代码的采样。代码只是从先验分布中对本征变量的噪声采样。...上述 Python 损失函数在 TensorFlow 中的实现： def VAE_loss(true_images, logits, mean, std): """ Args
作者 | Himanshu Rawlani 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 卷积神经网络（CNN）非常适合计算机视觉任务。...在本教程中，将执行以下步骤： 使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN） 下载并拆分样本数据集 在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据 训练具有可变批次尺寸的网络 使用...在传统的图像分类器中，将图像调整为给定尺寸，通过转换为numpy数组或张量将其打包成批，然后将这批数据通过模型进行正向传播。在整个批次中评估指标（损失，准确性等）。根据这些指标计算要反向传播的梯度。...最佳模型是根据每个时期结束时的验证集计算出的损失值确定的。fit_generator()函数在很大程度上简化了代码。...机器学习管道包括针对组织及其用例的大量训练，推断和监视周期。建立这些管道需要对驾驶员，乘客和车辆路线有更深入的了解。只有这样，才能实现理想的运输工具！
这些模型不仅提高了模型的透明度，而且通过在训练过程中结合高级人类可解释的概念（如“颜色”或“形状”），培养了对系统决策的新信任感。...❞ 在这篇博文[1]中，我们将深入研究这些技术，并为您提供使用简单的 PyTorch 接口实现最先进的基于概念的模型的工具。...实际上，我们希望模型不仅能实现高任务性能，还能提供高质量的解释。不幸的是，在许多情况下，当我们追求更高的准确性时，模型提供的解释往往会在质量和忠实度上下降，反之亦然。...在视觉上，这种权衡可以表示如下： 可解释模型擅长提供高质量的解释，但难以解决具有挑战性的任务，而黑盒模型以提供脆弱和糟糕的解释为代价来实现高任务准确性。...往期推荐 如何在 Linux 中列出 Systemd 下所有正在运行的服务 GPT 模型的工作原理 你知道吗？ Backbone 在神经网络中意味着什么？
一年前，网友在 reddit 上提问道，生成式对抗网络 GAN 是否可以应用到自然语言处理上。...（NLP）中，因为 GANs 仅仅定义在真值数据中，GANs 通过训练出的生成器来产生合成数据，然后在合成数据上运行判别器，判别器的输出梯度将会告诉你，如何通过略微改变合成数据而使其更加现实。...我看到有人说， GANs 在递归神经网络（RNN）方面并不奏效。这是不对的。从理论上来看，GANs 和 RNN 的生成器或判别器之间，并没有什么矛盾。...的论文，尝试将 GAN 理论应用到了文本生成任务上，他们的工作非常有特色，具体可以总结为： 用到的判别器（Discriminator）是卷积神经网络（CNN），而不是递归神经网络（RNN），这可能是一个不错的选择...本文的初始化非常有意思，特别是在判别器的预训练方面，利用原始的句子和该句子中交换两个词的位置后得到的新句子进行判别训练。（在初始化的过程中，运用逐点分类损失函数对判别器进行优化）。
，实现基于邻域关系的快速查找。...，在树 的根部所有子节点是以第一个指定的维度上被分开。...，其目的是检索在k-d树中与查询点距离最近的数据点。...）的距离为0.1414，然后回溯到其父节点（5,4），并判断在该父节点的其他子节点空间中是否有距离查 询点更近的数据点。...<< " (squared distance: " << pointNKNSquaredDistance[i] << ")" << std::endl; } /*下面的代码展示查找到给定的
生成对抗网络简介 在生成对抗网络中，有两个网络互相进行训练。生成器通过生成逼真的虚假输入来误导判别器，而判别器会分辨输入是真实的还是人造的。 ?...为此我创建了一个自定义的脚本在 github 中执行这个任务，请按照 README 的说明去使用它： https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan/blob/master...其核心是应用于原始图像上采样的 9 个 ResNet 模块。让我们来看看 Keras 上的代码实现！...我们使用我们的自定义函数加载数据集，同时在我们的模型中添加 Adam 优化器。我们通过设置 Keras 的可训练选项防止判别器进行训练。...上面的输出是我们 Keras Deblur GAN 的输出结果。即使是在模糊不清的情况下，网络也能够产生更令人信服的图像。车灯和树枝都会更清晰。 ? 左图：GOPRO 测试图片；右图：GAN 输出。
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
