- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏机器学习与生成对抗网络
异常检测，GAN如何gan ?
用GAN一些网络怎么做呢？ 模型G的选择： 一个重建能力或者学习数据分布能力较好的生成模型，例如GAN或者VAE，甚至encoder-decoder。 下面速览几篇论文、看看GAN是如何做异常检测的（数据主要为图像形式）： ---- 1. 如上图所示，AnoGAN论文中采用的是DCGAN，一种较简单的GAN架构。 训练阶段： 对抗训练，从一个噪声向量Z通过几层反卷积搭建的生成器G学习生成正常数据图像。 与常规GAN中的D仅考虑输入（实际的或生成的）图像不同，而还考虑了潜在表示z(作为输入)。 测试时，判断图像的异常与否的分值计算方法，可选择可AnoGAN基本一样的方法。 ?
3.2K30发布于 2020-04-27 - 来自专栏有三AI
【GAN优化】GAN训练的小技巧
、优化选择在参数空间而非函数空间的问题等，今天这篇小文将从博弈论的角度出发来审视一下GAN训练时的问题，说明训练GAN其实是在寻找纳什均衡，然后说明达到纳什均衡或者说损失函数收敛是很难的，并最后给出了3 1 博弈论与GAN 大家对GAN的基本模型想必已经非常熟悉了，我们先从博弈论的角度来重新描述GAN模型。 ，这导致了寻找GAN的纳什均衡是比较困难的。 训练GAN时，我们对它的要求并不是找到全局最优解，能进入一个纳什均衡状态、损失函数收敛就可以了。（虽然这个纳什均衡状态可能非常糟糕）最近的几篇文章将着重于讨论GAN训练的收敛问题。 总结 这篇文章阐述了GAN的训练其实是一个寻找纳什均衡状态的过程，然而想采用梯度下降达到收敛是比较难的，最后给出了几条启发式的方法帮助训练收敛。 下期预告：GAN训练中的动力学
1.9K20发布于 2019-08-16 - 来自专栏CreateAMind
Wasserstein GAN：GAN稳定训练的突破
解决了GAN的训练不稳定问题。 In no experiment did we see evidence of mode collapse for the WGAN algorithm. ? 比衡量KL距离好，noise增加GAN的训练稳定性并不正确虽然有效； 第二部分EM KL等距离度量进行了分析。 第三部分 介绍WGAN算法 第四部分 介绍了算法效果和优点 第五部分对其他类型的GAN训练算法进行比较分析 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
59610发布于 2018-07-24 - 来自专栏Web技术分享
GAN CFOP
GAN官方的CFOP 高清原图 CFOP
3.5K20编辑于 2022-08-10 - 来自专栏有三AI
【GAN优化】GAN优化专栏上线，首谈生成模型与GAN基础
我们有必要先说明一个问题，本专栏所讲述的GAN包括的VAE、玻尔兹曼机等其他生成模型均属于无监督学习的范畴，这与李航老师的《统计学习方法（第一版）》里的有监督学习生成方法有所区别。 我们所做的就是根据训练数据来推断参数，然后选择合适的g，其代表便是GAN。 GAN（对抗生成网络）是一种深度生成模型，由Gooldfellow于2014年首次提出，现已发展成时下最火热的模型之一。 图4.1 GAN结构 GAN的核心任务是：使生成器G产生的样本的概率分布尽量接近训练集的概率分布。 5 作者介绍 小米粥，本科就读于吉林大学物理学院、经济学院，现为中科院二年级直博生，主要研究方向为机器学习、GAN。 总结 今天向大家讲了讲一部分关于的生成模型的内容，从极大似然法到显式的定义概率密度函数到隐式定义概率密度函数的GAN。在GAN中，我们介绍了基本结构，推导了几个基本结论，内容比较简单。
98330发布于 2019-07-28 - 来自专栏null的专栏
Conditional GAN
概述 GAN的出现为数据生成提供了一种新的思路，以图像生成为例，在GAN框架中，不再需要其他复杂的操作，如Markov Chain等，只需要对定义好的网络进行backpropagation即可完成生成网络的训练 然而在所有的过程中，无论是生成过程还是判别过程都是无任何指导的，Conditional GAN[1]提出在上述的两个过程中引入一个条件，以此指导上述的两个过程。 2. 算法原理 2.1. GAN原理回顾 在原始的GAN框架中，包括了两个部分，分别为生成网络（Generator） 和判别网络（Discriminator） ，其中： 生成网络（Generator） 用于生成图片， Conditional GAN Conditional GAN的思想也比较简单，在GAN的基础上增加了条件输入，在生成网络和判别网络中分别加入一个条件输入 ， 可以为任何的额外信息，分别与原始的 总结 Conditional GAN的思路相对于传统的GAN来说比较直接，在生成网络和判别网络的输入中增加一些额外的信息，用于指导整个过程的训练。
49620编辑于 2022-05-12 - 来自专栏sofu456
gan训练
gan对mnist数据集训练 使用非卷积神经网络，对1维数据模拟，卷积是对2维数据模拟 import torch import torchvision import /tensorflow/data_gan/', train=True, transform=img_transform, download=True) # Data loader dataloader /tensorflow/gan-png/real_images.png') # compute loss of real_img real_out = D(real_img) # 将真实的图片放入判别器中 /tensorflow/gan-png/fake_images_{}.png'.format(i//epoch)) 原图 ? 生成图片 ?
67031发布于 2019-07-09 - 来自专栏LC刷题
GAN Model
简介 gan，全名Generative Adversarial Nets，翻译成中文，生成对抗网络。顾名思义，有生成过程，有对抗过程的一种net model。 gan的目的就是让这个“工艺大师”能够生成无限接近于（相似于）源数据的数据。对于工艺大师，就是生成“古董”。 gan数学表达 假设源数据集(古董数据)分布：p_{data} 假设生成的数据集(伪造的古董)分布：p_{g}(x_i,\theta_g)，定义一个先验噪声p_z(z),经过多层感知机处理，噪声经过G( mathop{min}\limits_{G}\mathop{max}\limits_{D} E_{x\sim p_{data}}[logD(X)]+E_{z\sim p_z}[log(1-D(G(z)))] gan gan论文 视频讲解 实验 略。
1.5K20发布于 2020-10-23 - 来自专栏AI 算法笔记
初始GAN
上述是 GAN 的一些应用例子，接下来会简单介绍 GAN 的原理以及其优缺点，当然也还有为啥等它提出两年后才开始有越来越多的 GAN 相关的论文发表。 1. （WGAN 虽然使用 wassertein 距离代替了 JS 散度，但是在生成文本上能力还是有限，GAN 在生成文本上的应用有 seq-GAN,和强化学习结合的产物） 3.3 为什么GAN中的优化器不常用 SGD SGD 容易震荡，容易使 GAN 的训练更加不稳定， GAN 的目的是在高维非凸的参数空间中找到纳什均衡点，GAN 的纳什均衡点是一个鞍点，但是 SGD 只会找到局部极小值，因为 SGD 解决的是一个寻找最小值的问题 ，但 GAN 是一个博弈问题。 --https://arxiv.org/abs/1406.2661 GAN系列学习(1)——前生今世 干货 | 深入浅出 GAN·原理篇文字版（完整） 令人拍案叫绝的Wasserstein GAN--https
1.1K40发布于 2019-08-16 - 来自专栏LC刷题
AC GAN
简介 在输入数据是分辨率较低的图片时，原有的gan能够生成和原始数据极为接近的结果，但对于高分辨率图片，就不太行。 在gan中的数据种类越多，生成就越困难。 AC gan全称为Auxiliary Classifier GANs，翻译成中文就叫辅助分类器生成对抗网络。从名字可以看出，AC gan是对原有gan model修改后的一种model。 AC gan 在原有的基础上，增加了一个辅助分类器，用来限制label，并且使用了特定的损失函数。 下面是acgan的图形解释 AC gan的数学表达 原有的gan model中生成的假数据结果，定义为X = G(z)，z是输入噪音，X是输出结果。 现在的AC gan引入了辅助分类器，故在原的X生成中引入了新的变量，现在将其定义为X=G(c,z)。 假设D(X)为输入数据X被鉴别为真的概率，其中X的输入，可以为真数据，也可以是生成的假数据。
1.7K00发布于 2020-10-23 - 来自专栏有三AI
【GAN优化】GAN训练的几个问题
从今天开始，我们将关注训练GAN时产生的问题，作为第一篇文章，首先从几个方面来分析一下实际训练的GAN和理论模型上的GAN不同之处以及实践中出现的问题。 1 梯度消失问题 在早期的GAN中，有一条经验：不要把判别器训练得太好，以避免后期梯度消失导致无法训练生成器。 这次我们从GAN的训练过程的角度再一次来谈论这个问题。 往期精选 【GAN优化】GAN优化专栏上线，首谈生成模型与GAN基础 【GAN的优化】从KL和JS散度到fGAN 【GAN优化】详解对偶与WGAN 【GAN优化】详解SNGAN(频谱归一化GAN) 【GAN 优化】一览IPM框架下的各种GAN 【GAN优化】GAN优化专栏栏主小米粥自述，脚踏实地，莫问前程 【技术综述】有三说GANs（上） 【模型解读】历数GAN的5大基本结构
4K10发布于 2019-07-26 - 来自专栏有三AI
【GAN优化】详解SNGAN(频谱归一化GAN)
作者&编辑 | 小米粥 在GAN中，Wasserstein距离比f散度拥有更好的数学性质，它处处连续，几乎处处可导且导数不为0，所以我们更多的使用Wasserstein距离。 [3]Wasserstein GAN and the Kantorovich-Rubinstein Duality. 下一期的内容将比较“数学”一点，介绍一个个人非常喜欢的统一理论，它将WGAN和诸多GAN纳入一个框架。 下期预告：IPM与xGAN GAN群
5.5K53发布于 2019-07-27 - 来自专栏机器学习与生成对抗网络
最新ICCV 2021 | GAN开集识别（24）GAN人脸识别（25）生成对抗GAN
开放集识别的两个概念上优雅的想法是：1）通过利用一些异常数据作为开放集来学习开集与闭集的二分类判别器，以及 2）使用 GAN 无监督学习闭集数据分布。 后者效果不佳，GAN 训练不稳定。 本文提出OpenGAN，在一些真实异常数据上精心挑选的 GAN 判别器已经达到非常不错的水准；用对抗性合成的“假”数据增加了可用的真实开放训练集。 FaceCycle 71、Teacher-Student Adversarial Depth Hallucination to Improve Face Recognition 提出“师生生成对抗网络 (TS-GAN https://github.com/hardikuppal/teacher-student-gan.git
95310编辑于 2022-05-27 - 来自专栏深度学习与计算机视觉
图像生成：GAN
GAN原理 GAN结构 ? GAN损失函数 虽然GAN的优化是交替进行的，但是损失函数只有一个。 GAN、VAE和CNN 最后说明一下GAN，VAE和CNN的关系，GAN和VAE、CNN是相互独立的，没有包含或被包含的关系。它们的关系应该是这样： ? 其中的交集是三种方法结合使用的部分。 GAN采用判别器评估生成的图像，由于没了均方误差损失，所以GAN生成图像更清晰，但是由于GAN很难训练，同时原始的GAN没有条件控制的能力，所以GAN生成的图像有些会很奇怪。 GAN和CNN CNN就不用多说了，它和GAN也是独立的，GAN的结构可以用任意模型做判别器和生成器，不见得是CNN结构。
1.2K41发布于 2019-09-18 - 来自专栏老秦求学
GAN图片生成
GAN 由Goodfellow等人于2014年引入的生成对抗网络（GAN）是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案。 出于这个原因，GAN是众所周知的难以训练 - 让GAN工作需要大量仔细调整模型架构和训练参数。 GAN实现示意图 使用keras实现一个简单的GAN网络：DCGAN，Generator和Discriminator都是由卷积网络组成。 (generator(gan_input)) gan = keras.models.Model(gan_input,gan_output) gan_optimizer = keras.optimizers.RMSprop GAN难以训练，因为训练GAN是一个动态过程，而不是具有固定损失的简单梯度下降过程。GAN正确训练需要使用一些启发式技巧，以及大量的参数调整。 GAN可以产生高度逼真的图像。
3.3K52发布于 2018-09-27 - 来自专栏AI 算法笔记
GAN的起源
本文大约 5000 字，阅读大约需要 10 分钟 这是 GAN 学习系列的第二篇文章，这篇文章将开始介绍 GAN 的起源之作，鼻祖，也就是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表在 ICLR 基本原理 在[GAN学习系列] 初识GAN中，介绍了 GAN 背后的基本思想就是两个网络彼此博弈。 缺点 虽然 GAN 避免了传统生成模型方法的缺陷，但是在它刚出来两年后，在 2016 年才开始逐渐有非常多和 GAN 相关的论文发表，其原因自然是初代 GAN 的缺点也是非常难解决： 首当其冲的缺点就是 这个结果会导致模式奔溃问题，其实也就是[GAN学习系列] 初识GAN中提到的两个缺陷。 后续会继续介绍不同的 GAN 的变体，它们在不同方面改进原始 GAN 的问题，并且也应用在多个方面。
98520发布于 2019-08-16 - 来自专栏芯片工艺技术
GaN芯片工艺
GaN作为第三代半导体的典范正在被广泛使用，就连电梯间也能看到快充品牌直接拿GaN做广告语了。 GaN做激光或者LED可以发出蓝光，也是被广泛研究和量产的产品。 GaN器件目前被称为HEMT (High Electron Mobility Transistors)，这种高电子迁移率的晶体管用于许多电子设备中，例如全控型电力开关，高频的放大器或振荡器。 本文聊一下GaN芯片的制备工艺。 GaN一般都是用外延技术制备出来。GaN的外延工艺大家可以看看中村修二的书。 需要书的同学可以私聊我。 以下以GaN HEMT工艺为例，介绍工艺过程 第一步：清洗 外延出来的GaN需要保证表面原子级别的洁净度，去除表面氧化层和脏污。 有机物的去除包括：醋酸、丙酮、乙醇。 氧化物和非有机物的清洗主要使用：氨水、硫化铵、氢氧化钠 HF和HCL尽管不能完全去除GaN表面的氧化物，但是HCL容易能够有效去除氧化物并降低氧元素的残余量，HF容易能够有效去除碳和碳氢化合物引起的脏污
97921编辑于 2022-11-16 - 来自专栏新智元
TF - GAN入门：TensorFlow 2.0 的轻量级 GAN 库
具影响力的论文： https://github.com/tensorflow/gan#who-uses-tf-gan 今天，各个推出 TF-GAN 的新版本。 GAN 自学课程：免费的学习资源将有助于机器学习的发展与传播。为此，我们以 Google 内部使用多年的 GAN 课程为基础，发布了一套 GAN 自学课程。 虽然 TF-GAN 并不打算继续保留所有 GAN 模型上的工作示例，但我们还是添加了一些相关的内容，其中包括在 TPU 上训练的Self-Attention GAN。 PyPi 包：现在您可使用“pip install tensorflow-gan”安装 TF-GAN，并将其与“import tensorflow_gan as tfgan”搭配使用。 ) GANSynth 研究人员使用 TF-GAN 创建了可生成音符的 GAN 神经网络 GANSynth。
2.5K30发布于 2019-10-10 - 来自专栏IT派
深度学习的三大生成模型：VAE、GAN、GAN
本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。 GAN的概念 同VAE模型类似，GAN模型也包含了一对子模型。GAN的名字中包含一个对抗的概念，为了体现对抗这个概念，除了生成模型，其中还有另外一个模型帮助生成模型更好地学习观测数据的条件分布。 GAN实战 看完了前面关于GAN的理论分析，下面我们开始实战。在实战之前目标函数还要做一点改动。 Info-GAN 本节将要介绍GAN模型的一个变种——InfoGAN，它要解决隐变量可解释性的问题。前面提到GAN的隐变量服从某种分布，但是这个分布背后的含义却不得而知。 GAN：基于对抗的Generator-Discriminator模型对。 InfoGAN：挖掘GAN模型隐变量特点的模型。
12.2K100发布于 2018-03-28 - 来自专栏人工智能LeadAI
深度学习的三大生成模型：VAE、GAN、GAN
本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。 GAN的概念 同VAE模型类似，GAN模型也包含了一对子模型。GAN的名字中包含一个对抗的概念，为了体现对抗这个概念，除了生成模型，其中还有另外一个模型帮助生成模型更好地学习观测数据的条件分布。 GAN实战 看完了前面关于GAN的理论分析，下面我们开始实战。在实战之前目标函数还要做一点改动。 Info-GAN 本节将要介绍GAN模型的一个变种——InfoGAN，它要解决隐变量可解释性的问题。前面提到GAN的隐变量服从某种分布，但是这个分布背后的含义却不得而知。 GAN：基于对抗的Generator-Discriminator模型对。 InfoGAN：挖掘GAN模型隐变量特点的模型。
2.7K80发布于 2018-03-08
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号