昨天，reddit 上出现了一个关于梳理 GAN 发展脉络的博客，作者在博客中详细梳理了过去几年的 GAN 发展历程，包含众多 SOTA 论文及其代码和对应的学习资源。难能可贵的是，博客作者三月份才刚高中毕业，然后利用上大学之前的时间完成了这篇文章。
AI 科技评论按：12 月上旬，NeurIPS 2018 在加拿大蒙特利尔会展中心（Palais des Congrès de Montréal）成功举办，AI 科技评论对此进行了报道。今年的会议在主题活动、投稿论文数量和参会人数上，相比往年都上了一个新台阶。NeurIPS 2018 吸引了近九千人参加，最终 1010 篇论文被接收，其中，有四篇论文被评为最佳论文，接收的覆盖了十大研究领域。
CapsNet基本结构 参考CapsNet的论文，提出的基本结构如下所示： capsnet_mnist.jpg 可以看出，CapsNet的基本结构如下所示： 普通卷积层Conv1：基本的卷积层，感受野
来源：AI100 作者：Michael Dietz 本文长度为2700字，建议阅读4分钟 本文回顾从传统机器学习到wGAN的逻辑发展过程，并提供wGAN的代码实现。 随着柯洁与AlphaGo的比赛结束以后，大家是不是对人工智能的底层奥秘越来越有兴趣？ 深度学习已经在图像分类、检测等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。 首先，它与传统的机器学习方法一样，通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布，或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的预测结果服从同样的分布，而实际上这两者存在一定的偏
【导读】10月26日，深度学习元老Geoffrey Hinton和他的团队NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》在arxiv上发表，介
来源：机器之心 作者：FAIZAN SHAIKH 本文长度为3000字，建议阅读5分钟 本文包括深度学习领域的最新进展、keras 库中的代码实现以及论文链接。 近日，Faizan Shaikh 在
选自Analytics Vidhya 作者：FAIZAN SHAIKH 机器之心编译 参与：路雪、李亚洲、黄小天 近日，Faizan Shaikh 在 Analytics Vidhya 发表了一篇题为《10 Advanced Deep Learning Architectures Data Scientists Should Know!》的文章，总结了计算机视觉领域已经成效卓著的 10 个深度学习架构，并附上了每篇论文的地址链接和代码实现。机器之心对该文进行了编译，原文链接请见文末。 时刻跟上深度学习领域
又好久没有继续写了，这个是我写的第21篇文章，我还在继续坚持写下去，虽然经常各种拖延症，但是我还记得，一直没有敢忘记！今天给大家分享一下Pytorch生成对抗网络代码实现。
随着柯洁与AlphaGo结束以后，大家是不是对人工智能的底层奥秘越来越有兴趣？ 深度学习已经在图像分类、检测等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。 首先，它与传统的机器学习方法一样，通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布，或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的预测结果服从同样的分布，而实际上这两者存在一定的偏差。另一个问题是深度学习的模型（比如卷积神经网络）有时候并不能很好地学到训练数据中的一些特征。深度对抗学习（deep adversarial learning）就是为了解决上
原文：Deep Learning’s Most Important Ideas[1]
胶囊网络（CapsNet）于2011年在Geoffrey Hinton的一篇名为《Transforming Autoencoders》的论文中首次出现。
大家好，今天分享一个优秀的开源教程——超 20 万字的《PyTorch实用教程》(第二版)，其第一版已经超 7.2K 颗星。
目前深度学习神经网络对数据的要求很高，不仅数据要相关，而且要求有尽可能更大的数据集。在现实生活中，要想得到大量的数据，不仅要收集各种情景下、各种角度、各个位置的照片，还要确保数据的多样性，只有这样才能确保神经网络学到的特征更加全面
【导读】本文的作者 Ross Taylor 和 Robert Stojnic 在今年一起启动了一个名为“Paper with Code”的项目，将 AI 领域的一些研究论文和论文开源代码结合展示，方便大家学习与研究。在推进这个项目的同时，通过分析网站的数据他们也有一些意外和有趣的收获，用更综合、全面的视野总结了下半年的发展现状与热点，哪些正在成为流行趋势、哪些被广泛使用。
那么在现实生活中，想要得到大量的数据，不仅要收集各种情景下、各种角度、各个位置的照片，还有确保数据的多样性。
Google还提出了一种用来解决一些对话助手领域挑战的方法：利用对话架构来指导构建虚拟助手。该方法通用于所有服务和领域的模型，且没有特定于领域的参数。 在现有数据集无法充分描述现实世界时，SGD数据集将能很大地帮助到我们。与此同时，它还通过简化新服务和API与大规模虚拟助手进行集成，为虚拟助手提供可扩展的建模方法。该数据集还被设计为在大型虚拟助手中用于意图预测、状态跟踪、插槽填充和语言生成以及其他更多任务的有效测试平台。 原文： https://arxiv.org/pdf/1909.05855.pdf 文本转图像过程中语意对象准确性的研究 在本文中，研究人员介绍了一种新的GAN架构（OPGAN），该架构可以根据一些文本图像描述对单个对象进行建模。他们通过向“生成器”和“鉴别器”添加对象路径来实现此目的，这些生成器和鉴别器以不同的分辨率和比例学习单个对象的特征。基于定量和定性评估，该模型持续改进了基线结构。此外，它以通用的定量评估指标获得了目前业界最优秀的结果，并增加了对图像生成过程的控制。
深度学习如日中天，热帖天天有，眼花缭乱，应接不暇。各种线上线下课程也顺风而来、层出不穷，有从入门到进阶、到精通、到放弃的版本，有从小学到中学、到大学、到跳槽的版本。特别是一些收费课程，大都借鉴国外开放课程的资料，但经常断章取义、含糊其词，东拼乱凑，违背开放共享、尊重原创的开源精神。事实上，这些课程更像是国外优秀课程的低配版、甚至山寨版。结合自身的学习历程，我们以为，童鞋们当直接学习第一手的原版课程，同时我们极度推崇“费曼学习技巧”，即按照“明确目标->以教促学->化整为零->总结提炼”四个步骤不断地迭代学习。
导语：本文回顾了Fashion-MNIST发布后的一年里在人工智能/机器学习学术圈和社区中所取得的进展。该数据集的初衷是替代MNIST，为机器学习提供一个新的基准集。一年里，Fashion-MNIST有超过250篇学术论文引用。来自Google, Cambridge, 北大, UCLA, Microsoft等250家研究机构横跨38个国家的研究员在实验中使用了这个数据集，他们的成果发表在NIPS、ICLR、ICML等顶会甚至Science等知名刊物上。 引言 距离我2017年8月发布Fashion
FID依然是表示生成图像的多样性和质量，为什么FID越小，则图像多样性越好，质量越好。
在原始的GAN[1]中，生成网络 和判别网络 使用的都是前馈神经网络MLP。随着深度学习技术的发展，得益于卷积神经网络CNN在图像领域的成功，在DCGAN[2]中尝试将CNN与GAN相结合，用CNN网络替换GAN的生成网络 和判别网络 中的MLP，同时在训练的过程中使用了一些技巧来避免模型崩溃和模型不收敛等问题。
选自freecodecamp 作者：Nick Bourdakos 机器之心编译 参与：Pedro、思源 CapsNet 将神经元的标量输出转换为向量输出提高了表征能力，我们不仅能用它表示图像是否有某个特征，同时还能表示这个特征的旋转和位置等物理特征。本文从可视化的角度出发详解释了 CapsNet 的原理的计算过程，非常有利于直观理解它的结构。 尽管卷积神经网络已经做出了令人惊艳的成绩，但还是存在着一些根本性问题。是时候开始思考新的解决方案和改进了。现在就让我们一起来了解一下胶囊网络（capsules net
AI 研习社按：此前我们曾编译了一篇英文教程，详细介绍了如何基于 PyTorch 平台用 50 行代码实现 GAN（生成对抗网络），详情参见：在 PyTorch 上跑 GAN 只需要 50 行代码，不试试？近期，针对文中介绍的“50 行代码 GAN 模型”，有开发者指出了局限性，并基于此模型给出了改进版本，也就是本文将要介绍的“130 行代码实现 GAN 二维样本”。本文原载于知乎专栏，作者達聞西，雷锋网 AI 研习社经授权发布。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 50行GAN代码的问题 Dev Nag
前几天听到一声广告语：只要你愿意，从现在开始努力，最坏的结果不过是大器晚成。好了，既然我们决定要努力，要怎么做呢？我们要有自己的一套方法论，如何得到自己的方法论呢？最简单的方法就是从成功者的身上去学习，在学习的基础上，结合自身的情况和经验，不断完善形成自己的一套方法论，进而取得成功。这其实就是我们今天要介绍的反向强化学习方法(Inverse Reinforcement Learning)的基本思想。同时，也作为辞旧迎新的话语，激励自己和大家在新的一年里，不断努力，砥砺前行。
本篇总结近期看过的深度学习论文： 1. 自然场景分类（LDA主题模型）论文及实现： 论文理解 A Bayesian Hierarchical Model for Learning Natural Scene Categories 场景分类MATLAB代码实现 2. 残差网络（ResNet）： 论文理解 Deep Residual Learning for Image Recognition 3. 生成式对抗网络（GAN）： Generative Adversarial Nets 4. 利用反卷积可视化特征：
新的一年，人工智能会朝着什么方向发展？CB Insights今天发布的报告，预测了2019年AI行业的25大趋势。
2018年9月，中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟联合发布了《人工智能发展白皮书技术架构篇（ 2018 年）》，从产业发展的角度，选择以深度学习算法驱动的人工智能技术为主线，分析作为人工智能发展“三驾马车”的算法、算力和数据的技术现状、问题以及趋势，并对智能语音、语义理解、计算机视觉等基础应用技术进行分析，并提出了目前存在的问题和技术的发展趋势。
github:https://github.com/chenyang1999/KerasGAN/blob/master/gan/gan.py
这一切是怎么开始的? 生成式对抗网络进展 将典型的和经过良好研究的神经网络(如图像分类器)看作是神经网络技术的大脑左半球。考虑到这一点，很容易理解什么是生成式对抗性网络。它就是大脑右半球——声称对创造
【CVPR 2023的AIGC应用汇总(5)】语义布局可控生成，基于diffusion扩散/GAN生成对抗
在生产人脸的同时，我们希望可以控制人脸的属性，不同的latent code可以得到不同的人脸，当确定latent code变化的具体方向时，该方向上不同的大小对应了图像上某一个具体变化的不同幅度。为了达到这个目的，设计了Path legnth regularization，这个正则化的公式如下：
掌握Python基础理论知识、了解第三方数据科学库，能够使用Python语言进行初级机器学习编程。掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。
Ian J. Goodfellow首次提出了GAN之后，生成对抗只是神经网络还不是深度卷积神经网络，所以有人提出一种基于深度神经网络的生成对抗网络，这个就是DCGAN。相比之前的GAN，DCGAN在生成者与判别者网络上的改进如下：
GAN的训练调参过程总是很让人头疼，为了让训练过程能够快速收敛，我尝试了很多的训练技巧，这里记录一下我尝试过有用的技巧以及博客中常常提到的技巧。
前言 在我们之前的文章中，我们学习了如何构造一个简单的 GAN 来生成 MNIST 手写图片。对于图像问题，卷积神经网络相比于简单地全连接的神经网络更具优势，因此，我们这一节我们将继续深入 GAN，通过融合卷积神经网络来对我们的 GAN 进行改进，实现一个深度卷积 GAN。如果还没有亲手实践过 GAN 的小伙伴可以先去学习一下上一篇专栏：生成对抗网络（GAN）之 MNIST 数据生成。 专栏中的所有代码都在我的 GitHub中，欢迎 star 与 fork。 本次代码在 NELSONZHAO/zhihu/d
前言 对于图像问题，卷积神经网络相比于简单地全连接的神经网络更具优势。 本文将继续深入 GAN，通过融合卷积神经网络来对我们的 GAN 进行改进，实现一个深度卷积 GAN。 如果还没有亲手实践过 GAN 的小伙伴可以先去学习一下上一篇专栏：生成对抗网络（GAN）之 MNIST 数据生成。 本次代码在 NELSONZHAO/zhihu/dcgan，里面包含了两个文件： dcgan_mnist：基于 MNIST 手写数据集构造深度卷积 GAN 模型 dcgan_cifar：基于 CIFAR 数据集构造深度卷
在本章中，我们将讨论如何将生成对抗网络（GAN）用于深度学习领域，其中关键方法是训练图像生成器来挑战鉴别器，并同时训练鉴别器来改进生成器。 可以将相同的方法应用于不同于图像领域。 另外，我们将讨论变分自编码器。
我跟几位BATJ现职的CV算法工程师聊了聊学习路径的话题—— 学习CV要具备哪些基础？ CV算法工程师应当掌握哪些技能？ 01 学习CV要具备哪些基础 01 编程与数理基础 掌握Python基础理论知识、了解第三方数据科学库，能够使用Python语言进行初级机器学习编程。掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。 02 机器学习基础 了解线性回归、逻辑回归、决策树等机器学习经典模型、能够基于Python语言上手机器学习算法实践。 03 深度学习基础 熟练卷积神经网络和循环神经网络、了解简单的Pytor
图像处理、视觉领域的很多问题都可以看成是翻译问题，就像把一种语言翻译成另外一种语言一样。比如灰度图像彩色化、航空图像区域分割、设计图的真实虚拟等，跟语言翻译一样，很少有一对一的直接翻译。图像整合了梯度信息、边缘信息、色彩与纹理信息，传统的图像翻译基于像素级别无法有效建模，而条件生成对抗网络(Conditional GANs)可以对这类问题有很好的效果。
悉尼科大徐亦达教授近日在GitHub更新了他2019年以来的机器学习新材料，超过1000页的讲义，总共涵盖 32 个主题。
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？文摘菌带你盘点过去一周
前言 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热，比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix、CycleGAN 等。本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制，对理论细节不做过多介绍。我们还是采用 MNIST 手写数据集（不得不说这个数据集对于新手来说非常好用）来作为我们的训练数据，我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成。 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像
本文作者Denny Britz按时间总结的深度学习比较重要的idea集锦，推荐新人看，几乎给自12年以来最重要的idea 都列了出来，这些 idea 可以说得上是养活了无数人，大家都基于这些发了无数的论文，它们依次是：
新智元报道 作者：Kloud Strife 译者：刘光明，费欣欣 【新智元导读】2017年即将擦肩而过，Kloud Strife在其博客上盘点了今年最值得关注的有关深度学习的论文，包括架构/模型、生成模型、强化学习、SGD & 优化及理论等各个方面，有些论文名扬四海，有些论文则非常低调。 一如既往，首先，标准免责声明适用，因为今年仅与GAN有关的论文就超过1660篇。我肯定会有疏漏，试图缩减到每两周一篇论文，包含了Imperial Deep Learning Reading Group上的大量素材。无
自从扩散模型发布以来，GAN的关注度和论文是越来越少了，但是它们里面的一些思路还是值得我们了解和学习。所以本文我们来使用Pytorch 来实现SN-GAN
了解人工智能的进步，这将对未来产生巨大的影响： 人工智能是前沿和中心，商界和政府领导人正在思考正确的举措。但是在实验室里发生了什么呢?在实验室里，学术和企业研究人员的发现将为未来一年乃至更长的时间设定
今天介绍一个 Github 项目---集成了 27 种 GAN 模型的 Jittor-GAN，项目地址：
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