Generative Adversarial Networks 上一篇讲述了VAEs(变分自编码器),那么这次继续学习一下另一个生成模型——GANs。
这里我们将建立 一个对抗生成网络 (GAN)训练MNIST,并在最后生成新的手写数字。
来自deepmind大神的演讲,https://www.youtube.com/watch?v=H4VGSYGvJiA,首先是五种对于数据分布的操作,非常有借鉴...
The new generative AI search will eventually combine the best of traditional search with generative AI
Conditional generative adversarial nets. Computer Science, 2672-2680.
在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中,生成模...
- Generative AI - A powerful new class of large language models is making it possible for machines...Generative AI is well on the way to becoming not just faster and cheaper, but better in some cases than...Therefore, Generative AI has the potential to generate trillions of dollars of economic value....However, they are not expressive enough for general-purpose generative tasks....Despite these limitations, the earliest Generative AI applications begin to enter the fray.
Generative Face Completion CVPR 2017 https://arxiv.org/abs/1704.05838 Code: https://github.com/Yijunmaverick
Generative Pre-Training(GPT)[2]也是在2018年提出的实现对多义词建模的语义模型,与ELMo相同的是,在GPT中,也是采用了两阶段的过程,第一阶段是利用无监督的方式对语言模型进行预训练...Improving language understanding by generative pre-training[J]. 2018.
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传统的生成指的是生成图像数据,生成有两种策略,一种是直接估计概率密度函数,机器学习模型分为两类一类是判别式模型,一类是生成式模型,生成模型是基于联合概率,判别性...
我们介绍了SinGAN,这是一个无条件的生成模型,可以从单一的自然图像中学习。我们的模型经过训练,可以捕捉到图像中斑块的内部分布,然后能够生成高质量的、多样化的...
本文探讨了小数据模式下的目标检测,由于数据稀有和注释费用的原因,只有有限数量的注释边界框可用。这是当今的一个常见挑战,因为机器学习被应用于许多新任务,在这些任...
对于许多任务来说,收集注释良好的图像数据集来训练现代机器学习算法的成本高得令人望而却步。一个吸引人的替代方案是渲染合成数据,其中地面实况注释是自动生成的。不幸...
作者: Zhengqi Li 等 论文题目:Generative Image Dynamics 论文链接:https://generative-dynamics.github.io/static/pdfs
Generative models, on the other hand, have benefited less from hi- erarchical models with multiple layers
论文地址 代码地址 CoGAN 论文地址 代码地址 ProGAN 论文地址 代码地址 WGAN 论文地址 代码地址 SAGAN 论文地址 代码地址 BigGAN 论文地址 代码地址 上面内容整理自《Generative...百度百科+维基百科 百度百科版本 生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。...模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。
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基于生成对抗性网络(GAN)的数据扩充用于提高目标检测模型的性能。它包括两个阶段:训练GAN生成器以学习小目标数据集的分布,以及从训练的生成器中采样数据以提高模...
对于生成对抗网络GAN,一个简单的理解是可以将其看做博弈的过程,我们可以将生成模型和判别模型看作博弈的双方,比如在犯罪分子造假币和警察识别假币的过程中:
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