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GAN

f-VAEGAN-D2：VAE+GAN处理零样本学习问题

虽然f-VAEGAN-D2在题目中说“适用任意样本”，但对比的Few-shot相关的实验较少，这里仅讨论零样本学习的情况。 1. 背景介绍 由于为每个对象收集足够数量的高质量带标签样本难以实现，使用有限的标签进行训练学习一直是一个重要的研究方向。零样本学习（Zero-Shot Learning, Z ......
样本 f-VAEGAN-D VAEGAN 问题 VAE

GAN模型

GAN模型优化训练 在训练过程中，生成网络的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而网络D的目标就是尽量把网络G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。这个博弈过程具体是怎么样的呢？ 先了解下纳什均衡，纳什均衡是指博弈中这样的局面，对于每个参与者来说，只要其他 ......
模型 GAN

使用GAN进行异常检测

自从基于Stable Diffusion的生成模型大火以后，基于GAN的研究越来越少了，但是这并不能说明他就没有用了。异常检测是多个研究领域面临的重要问题，包括金融、医疗保健和网络安全。检测和正确分类未见的异常是一个具有挑战性的问题，多年来已经以许多不同的方式解决了这个问题。而今天我们要介绍一种基于 ......
GAN

生成模型的两大代表：VAE和GAN

生成模型 给定数据集，希望生成模型产生与训练集同分布的新样本。对于训练数据服从\(p_{data}(x)\)；对于产生样本服从\(p_{model}(x)\)。希望学到一个模型\(p_{model}(x)\)与\(p_{data}(x)\)尽可能接近。 这也是无监督学习中的一个核心问题——密度估计问 ......
模型 代表 VAE GAN

Cascade EF-GAN笔记

title: Cascade EF-GAN笔记 banner_img: https://drive.studyinglover.com/api/raw/?path=/photos/blog/background/2b6e09b241205c9096005705c855453d.jpg date: 2 ......
Cascade 笔记 EF-GAN GAN EF

Pytorch 实现 GAN 网络

Pytorch 实现 GAN 网络 原理 GAN的基本原理其实非常简单，假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。它们的功能分别是： G 是一个生成网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成伪造数据，记做 G(z)。 D 是一个判别网络，判别数据是不是“真实 ......
Pytorch 网络 GAN

GAN卫星图（1）

GeoGAN：从卫星图像中生成地图的标准层 GeoGAN: A Conditional GAN with Reconstruction and Style Loss to Generate Standard Layer of Maps from Satellite Images https://bl ......
星图 GAN

（一）GAN实战

一、代码 import torch from torch import nn, optim, autograd import numpy as np import visdom from torch.nn import functional as F from matplotlib import p ......
实战 GAN

pytorch(13) GAN模型

https://zh.d2l.ai/chapter_computer-vision/neural-style.html import torch import torchvision from torch import nn from d2l import torch as d2l # 1阅读内容和 ......
模型 pytorch GAN 13

使用Pytorch实现频谱归一化生成对抗网络(SN-GAN)

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 谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络，它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。谱归一化是一种权值归一化技术，它约束了鉴别器中每一层的谱范数。这有 ......
频谱 Pytorch SN-GAN 网络 GAN

Paper Reading: Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold

为了实现基于 GAN 的交互式的基于点的操作，本文提出了 DragGAN，它解决了监督手柄点向目标移动和跟踪手柄点两个子问题，以便在每个编辑步骤中知道它们的位置。本文模型是建立在 GAN 的特征空间具有足够的区分力以实现运动监督和精确点跟踪的特性之上的，运动监督通过优化潜在代码的移位特征损失来实现的... ......
Manipulation Interactive Point-based Generative Manifold

通俗理解GAN -- 基础认知

Smiling & Weeping 你已春风摇曳，我仍一身旧雪 1.GAN的基本思想 GAN全称对抗生成网络，顾名思义是生成模型的一种，而他的训练则是一种对抗博弈状态中的。下面我们举例来解释一下GAN的基本思想。 假如你是一名篮球运动员，你想在下次比赛中得到上场的机会。 于是在每一次训练赛之后你跟教 ......
基础 GAN

GAN（生成对抗网络，Generative Adversarial Network）

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型架构，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成。这两个网络之间进行博弈式训练。 生成器（Generator）：生成器是一个神经网络模型，它接收一个随机噪声向量作为输入，并试图生成与训练数据相似的新数据样本。生成器的目 ......
Adversarial Generative Network 网络 GAN

G7、Semi-Supervised GAN 理论与实战

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 🚀 文章来源：K同学的学习圈子 问题由来¶ 如果我们生成的图像是带有标签的，例如数字0-9，那为什么要鉴别器判断输入图像为真假，而不直接判断图像是0-9中的哪一个数字呢，这样的鉴别效果不是更好吗 一、SGAN理论基础 ......
Semi-Supervised Supervised 实战 理论 Semi

GAN之最大最小博弈

我们已经知道，GAN使用的损失函数为特殊的二进制交叉熵函数(BCE Loss)，公式常写作 \[\mathop{min} \limits_G \mathop{max} \limits_D V(D,G)=\mathbb{E}_{x \sim Pdata(x)}[logD(x)]+\mathbb{E}_ ......
GAN

ICCV23｜速度提高 500 倍，让 Encoder 在 3D gan Inversion 中大显身手！

前言 本文介绍了一种基于 EG3D的新颖的基于编码器的反演框架，利用 EG3D 潜在空间的固有属性来设计鉴别器和背景深度正则化，能够训练一个几何感知编码器，将输入图像转换为相应的潜在代码。本文方法取得了与基于优化的方法相当的令人印象深刻的结果，同时运行速度提高了 500 倍。 本文转载自极市平台 仅 ......
大显身手 身手 Inversion 速度 Encoder

GAN总结

# GAN总结 本篇文章主要是根据GitHub上的GAN代码库[PyTorch-GAN]进行GAN的复习和回顾，对于之前GAN的各种结构的一种简要的概括。 [Code](https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN) ## ACGAN acgan的全称 ......
GAN

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33566 原文出处：拓端数据部落公众号 生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 近年来，GAN一直是研究 ......
对抗性 神经网络 数组 模型 图像

GAN 12Leap 开箱

因为之前的 GAN 356m 年代久远，于是新入手了一只 GAN 12Leap，200 RMB（好贵）。 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3266926/202309/3266926-20230905121244203-855557741.jpg) ~~包装 ......
Leap GAN 12

语音合成技术5：Disentanglement in a GAN for Unconditional Speech Synthesis

Disentanglement in a GAN for Unconditional Speech Synthesis 在无条件语音合成中的GAN解缠 摘要— 我们是否可以开发一个模型，可以直接从潜在空间合成逼真的语音，而无需明确的条件？尽管在过去的十年里进行了多次尝试，以对抗和扩散为基础的方法仍然 ......
Disentanglement Unconditional Synthesis 语音 Speech

GAN中的生成器和判别器

在生成对抗网络（GAN）中，生成器（Generator）和判别器（Discriminator）是两个核心组件，分别负责生成和判别。 生成器是GAN的一个网络模型，它接收一个随机噪声作为输入，并通过一系列的转换和映射操作，生成出一个伪造的样本。生成器的目标是将随机噪声转换为与真实样本相似的样本，以尽可 ......
生成器 GAN

个人GAN训练的性能迭代

使用GAN进行生成图片 ## 损失函数的迭代 DCGAN->Wasserstein GAN-> Wasserstein GAN + Gradient Penalty Discriminator训练代码编写的细节：真图像和假图像要分批送入Discriminator，分批计算梯度（后面算出的梯度会累加到 ......
性能 个人 GAN

G1、生成对抗网络（GAN）入门

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 🚀 文章来源：K同学的学习圈子 本周任务： 📌 基础任务： 了解什么是生成对抗网络（GAN） 学习本文代码，并跑通代码 🎈进阶任务： 调用训练好的模型生成新图像 一、理论基础¶ GAN，Generative Ad ......
网络 GAN

【神经网络】基于GAN的生成对抗网络

[toc] 27. 【神经网络】基于GAN的生成对抗网络 随着深度学习的快速发展，神经网络逐渐成为人工智能领域的热点话题。神经网络是一种模仿人脑计算方式的算法，其通过大量数据和复杂的计算模型，能够实现复杂的任务和预测。然而，传统神经网络的训练过程非常耗时费力，需要大量的计算资源和数据支持。因此，基于 ......
神经网络 网络 神经 GAN

GaN 基础知识总结

1、简介 GaN 是未来电力电子设计的趋势，知名电源大厂也在抢夺高频市场。 由于GaN 是通过AlGaN和GaN 在交界面的压电效应形成的二维电子气来导电，意味着GaN 是常开器件。 然而电力电子电路常需要常关的器件作为开关管，因此，市面上主要有两种方式将常开的GaN器件变成常关器件。 方式一：在内 ......
基础知识 基础 知识 GaN

[更新中] [论文阅读 & 实践] 小样本下的GAN探究记(下)

GAN的进一步探究 书接上回, 因为本人在GAN才刚入门, 尽管直接调用别人的ACGAN得到的效果已经很棒, 但是我还是想要继续看一下不同参数对于生成图像的影响, 帮助自己去更好理解. 学习率调节 为了平衡D和G的过程, 我们可以适当更改学习率. 这个小trick甚至有个专门的名字叫Two Time ......
样本 论文 amp GAN

CS231N assignment 3 _ GAN 学习笔记 & 解析

这篇文章之所以来的比较早, 是因为我们机器人比赛字符识别数据集不够, 想自己造点数据集其实 课程内容总结 所谓GAN, 原理很简单, 我们有一个生成器网络和鉴别器网络, 生成器生成假的数据, 鉴别器分辨真假, 二者知己知彼互相优化自己, 从而达到博弈的效果. 实际操作中, 我们一般是训练k步鉴别器, ......
assignment 笔记 231N 231 GAN

深度学习--GAN实战

深度学习--GAN实战 DCGAN import torch from torch import nn, optim, autograd import numpy as np import visdom import random #用python -m visdom.server启动服务 h_di ......
实战 深度 GAN

深度学习--初识GAN

深度学习--GAN网络 GAN是一种深度学习模型，全称为生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）。它由两个神经网络组成：一个生成器网络和一个判别器网络。 生成器网络通过学习训练数据的分布，生成新的数据。而判别器网络则尝试区分生成器生成的数据和真实的训练数据。在训 ......
深度 GAN

Cycle GAN：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

paper：https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf [2017] code 参考： https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix https://zhuanlan.zhihu.com/p/792211 ......
Cycle Image Cycle-Consistent Image-to-Image Adversarial
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