要点 自监督学习加速GAN训练 GAN实现开放集推理 开放集推理实现并行可持续学习 自监督学习训练对观测视角、环境光照等干扰项不敏感的编码器，实现鲁棒的信息压缩； 多个传感器之间构成观测维度的关联性；（如听觉和视觉之间的关联，通感） 同一传感器采集到不同方位的信息构成了空间的关联
视频主页：提供课程视频、PPT(推荐B站视频源） 课程主页：提供作业相关 PS: 这里只是课程相关笔记 上一节我们学习了 GAN 的一些基础理论知识，这节课我们就开始学习一些具体的例子 1. InforGAN 在训练 GAN 的时候，我们通常比较期待 input 的那个 vector 它的每一个 dimension 代表了某种
代码：https://github.com/genforce/interfacegan Abstract 尽管最近生成对抗网络(GANs)在高保真图像合成方面取得了进展，但对于GANs如何能够将随机分布的潜在编码映射成逼真的图像仍缺乏足够的理解。以往的研究假设GANs学习的潜在空间遵循分布表示，但观察到矢量运算现象。在这项工
https://zhuanlan.zhihu.com/p/58812258 有同学希望给出PDF，这里转成了PDF放到了github，需要的同学自行下载： Morde-kaiser/LearningNotesgithub.com 此外，本文允许转载，注明作者，出处即可！ 前阵子学习GAN的过程发现现在的GAN综述文章大都是2016年Ian Goodfellow或者自动化所王飞跃老
【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[握手][握手] 【再啰嗦一下】本文衔接上一个随笔：人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记（一）：元学习、小样本学习 三、生成对抗网络 GAN 综述 说到小样本学习，就想说比较
论文：Image Processing Using Multi-Code GAN Prior, CVPR2020 代码：https://github.com/genforce/mganprior 这是来自香港中文大学周博磊老师的工作。 尽管生成式对抗网络(GANs)在图像合成方面取得了成功，StyleGAN和BigGAN能够合成高质量的图像。这些方法能够从大量观测数据中捕捉多
GAN的前身——VAE模型 今天跟大家说一说VAE模型相关的原理，首先我们从判别模型和生成模型定义开始说起： 判别式模型：已知观察变量X和隐含变量z，它对p(z|X)进行建模，它根据输入的观察变量X得到隐含变量z出现的可能性。 在图像模型中，比如根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字
GAN的定义 GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布，用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同，使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成式模型（Generative model），用来生成样本；另一个是判别式模型（D
出处 ：2020 作者 ： 摘要 ： （复制粘贴检测）GAN with a dual-order attention model 生成器： 第一顺序注意力捕捉复制粘贴定位信息 第二顺序注意力为 patch co-occurence 寻找明显特征(discriminative feature) 从仿射矩阵提取 attention maps，用来融合 location-aware and co-occurr
GAN 简介 GAN，Generative Adversarial Networks，生成对抗网络； GAN 被认为是 AI 领域 最有趣的 idea，一句话，历史地位很高，很火； GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出来的，当时的 G 神还只是个蒙特利尔大学的博士生； paper：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf GAN 原理 在 GAN 被提
wgan之前, 原始GAN出现了什么问题? https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/10305125.html 判别器越好，生成器梯度消失越严重 一句话概括：最小化第二种生成器loss函数，会等价于最小化一个不合理的距离衡量，导致两个问题，一是梯度不稳定，二是collapse mode即多样性不足。 WGAN WGAN成功的
引用：Introductory guide to Generative Adversarial Networks (GANs) and their promise! What is a GAN? Let us take an analogy to explain the concept: 如果你想在某件事上做到更好，例如下棋，你会怎么做? 你或许会找一个比自己厉害的对手. 然后你会在你们对决中分析你错的地方
目录 信息量 信息熵 交叉熵 KL散度 JS散度 @(GAN中涉及的信息量，信息熵，交叉熵，KL散度，JS散度等概念) $信息量\to信息熵\to交叉熵\to KL散度\to JS散度$ 信息量 $-\log p(x)=\log \frac{1}{p(x)}$ 信息熵 $H(p)=H(x)=E_{x~p(x)}[-\log p(x)]=-\int p(x)\log p(x)dx或\sum p(x)\l
引言：之前对GAN进行相关的介绍，并在组内进行分享；但之前的分享比较偏向于GAN的前世，对于GAN的今生关注的程度不高，本文重点对GAN的今生进行梳理。 GAN的今生 GAN的前世之前进行过相关总结，在此不再进行赘述，具体可以观看李弘毅老师的讲课视频，深入浅出；Goodfellow在写成 Geneative a
定义 Gan（生成式对抗性网络）是一种无监督学习模型。 模型通过框架中的两个模块：生成模型（Generative model）和判别模型（Discriminative model）互相博弈学习从而产生较好的输出。 判别模型是：输入变量，通过某种模型来预测（给一张图，判断这个图是狗还是猫） 生成模型是：给定某种隐含信息，来随
DeblurGAN：Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Kupyn_DeblurGAN_Blind_Motion_CVPR_2018_paper.pdf Code:https://github.com/KupynOrest/DeblurGAN Tips：CVPR2018的一篇paper。 （
Wasserstein GAN Paper:https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf Code:https://github.com/igul222/improved_wgan_training 参考： https://lilianweng.github.io/lil-log/2017/08/20/from-GAN-to-WGAN.html https://vincentherrmann.github.io/blog/wasserstein/ （阅读笔记） 1.I
作者 | 小米粥 编辑 | 言有三 在机器学习中，训练完成的模型要在测试集上进行性能测试，然后使用一个可以量化的指标来表明模型训练的好坏，例如最简单的，使用分类准确率评价分类模型的性能，使用均方误差评价回归模型的性能，同样在生成模型GAN上也需要一个评价指标来量化GAN的生成效果。
图像分类案例2 与案例1不同，图像更高更宽，且尺寸不一。 切分验证集，更多的图像增广操作，定义模型时采取 “微调” 的思路。 GAN Generative Adversarial Networks （生成对抗神经网络） 生成式学习: 没有特征，给定数据集，学习这个数据集，然后生成一些数据（他们不属于这个数据集，但和这
Generative Adversarial Networks 生成式对抗网络 GAN的体系结构如图所示。在GAN架构中有两个部分：1生成器（generator）网络能够生成看起来像真实的数据。；2鉴别器（discrimiator）网络试图区分虚假数据和真实数据。这两个网络都在互相竞争。生成器网络试图欺骗鉴别器网络。这时，鉴别器
GAN GAN 的原理和推导 WGAN WGAN 原理 WGAN 的来龙去脉 InfoGAN infoGAN 解读 infoGAN 公式推导 infoGAN 论文解读 变分推断 变分推断及其求解方法 变分推断 pix2pix pix2pix 论文解读 cycleGAN CycleGAN 论文笔记
来到了第四天了，今天看的部分实在有太多问题了...一些词找了好久也没有相关的解释，以及还有一些有意思的词也跟前面的文章串联在了一起，只不过换了一些比较新的词，但往后挖会发现在18年时有很多很好的模型出现了，创新和学习果然无止境呐。 扎扎实实地夯实基础。奥力给puq! 今日更博：论
目录 GAN ACGAN AAE BiGAN BGAN BEGAN BicycleGAN ClusterGAN CGAN CCGAN Context Encoders CoGAN CycleGAN DCGAN DiscoGAN DualGAN EBGAN ESRGAN InfoGAN LSGAN MUNIT pixel2pixel PixelDA RGAN Semi-SurpervisedGAN Softmax GAN StarGAN RSGAN UNIT VAEGAN Wasserstein GAN
短发和长发过渡 现在我们有两个Image Domain X（短发）Y（长发） pretrained GAN由随机向量生成图像，向量的各个维度代表着Image的各个特征 如果我们知道某（些）维度代表头发长短，通过调整这（些）维度，就可以调整头发的长短 因此我们需要对Images进行解码 Generator（Decoder）：预训练好的，能将随
