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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
最近，多项研究采用了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, 简称GANs）这一技术来生成分辨率为1024x1024的高清图片。超级逼真的人脸、动物和其他算法生成的图像令人惊叹不已，要知道，这项技术出现也不过短短几年。从分辨率低，像素差的图片到如今栩栩如生的高清画质，在很短的时间内就实现了质的飞跃：这一领域进步多大，请看下图。
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，判别性模型基于条件概率，生成式模型判别的是一种共生关系，判别式判别的是一种因果关系。知己估计概率密度函数生成的是概率密度函数或者概率密度函数的参数。另一种是绕开直接估计概率密度函数，直接学习数据样本生成的过程，里面没有显式函数的学习。第一种方式比较直观，但有的情况下直接生成数据样本更合适，可以避开显式概率密度函数的估计和设计，直接达到目的。
本文解读的是ECCV 2020 Oral论文《Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation》，本文提出一种挖掘预训练的对抗生成网络（GAN）中图像先验的方法，无需针对特定任务设计，便可实现种图像复原（上色，补全，超分辨率，对抗防御）和图像编辑（随机扰动，图像变形，类别转换）效果。
AI 科技评论按：本文原作者天雨粟，原文载于作者的知乎专栏——机器不学习，经授权发布。 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 ge
前言 生成式对抗网络（GAN），是14年GoodfellowIan在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法。本文以在图像领域表现效果较好的GAN衍生模型DCGAN为基础，带大家全面了解一下GAN的算法。 一、GAN算法原理 在介绍GAN算法之前需要先了解两个基本基本名称，生成模型和判别模型。 生成模型：就是基于根据给定观测数据，找出观测数据内部的统计规律，并且能够依据基于所得的概率分布模型，产生全新的，与观测数
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Google最近在微信发布了第一款微信小程序——「猜画小歌」。一经推出，立刻反响不凡，在微信朋友圈可谓是掀起了一股热潮。
在网上，AI 图像生成器正成为热门的话题，但是它们并非新事物。这些工具使用的技术已经存在一段时间。只是现在到了日常用户能够使用到的时间点。
英伟达近日提出的新一代 StyleGAN，通过对 StyleGAN 的生成效果分析，他们对不完美的工作设计了改进和优化方法，使得生成图片的质量和效果更上一层楼。
GAN，全称GenerativeAdversarialNetworks，中文叫生成式对抗网络，了解GAN，私下我喜欢叫它为“内卷”网络，为啥这么说，我们先来看一个故事！！！
我们上一章使用MNIST数据集进行训练，获得一个可以分类手写字体的模型。如果我们数据集的数量不够，不足于让模型收敛，最直接的是增加数据集。但是我们收集数据并进行标注是非常消耗时间了，而最近非常火的生成对抗网络就非常方便我们数据的收集。对抗生成网络可以根据之前的图片训练生成更多的图像，已达到以假乱真的目的。
今天我们来聊一聊一个比较有趣的话题，那就是近年来在人工智能深度学习领域的热点--生成式对抗网络（GAN）。
本文是「小孩都看得懂」系列的第十八篇，本系列的特点是内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！
整个只读的基础表单的所有前后端代码，全部由代码生成器生成，代码生成器中几乎不需要配置，并支持并后端业务代码扩展，直接生成代码后，配置菜单权限即可
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）
DCGAN是GAN的扩展，使用卷积和转置卷积层来分别构建判别器和生成器。它由Radford等人提出，判别器包括卷积层、BatchNorm层和LeakyReLU激活层，生成器包括转置卷积层、BatchNorm层和ReLU激活层。本教程将使用动漫头像数据集来训练该网络，并生成动漫头像图片。
理性这个关键字，因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解，即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性，拥有相同的理解和知识水平。同时，理性指的是，考虑到其他行为人的行为，行为人总是倾向于更高的报酬/回报。
一个错误的个人使用，因为我的TensorFlow版本较老。keras并没有被集成进来。
Pix2Pix是一种基于条件生成对抗网络的深度学习图像转换模型，可以实现多种图像之间的转换，如语义/标签到真实图片、灰度图到彩色图等。该模型由Phillip Isola等作者在2017年CVPR上提出，包括生成器和判别器两个模型。相比传统方法，Pix2Pix使用通用框架和相同的架构和目标训练不同的数据，得到令人满意的结果。
但是对于生成问题，却没有这样红利。在深度学习出现之初，生成问题几乎是止步不前的。原因为——生成模型是一个无中生有的模型，没有一个具体的标准来判别说这个生成的结果到底是好还是不好，比如说图像风格转换就是一个这样的问题。又比如说漫画上色也是这样一个问题，就算上了色也无法判断这个模型的好坏。又比如图像生成文本，我们也很难有一个指标去判断好坏。因为这些问题的特点，我们无法利用判别模型的诸多技术。
在刚开始学习python的时候，有看到过迭代器和生成器的相关内容，不过当时并未深入了解，更谈不上使用了
做自动化测试的时候，比如创建个 url 列表，url 列表里面可能是存储了网站的页数：
题目：Texture Networks: Feed-forward Synthesis of Textures and Stylized Images 效果图 文章地址：arXiv:1603.03
生成模型：p(x) 即观测x出现的概率。如果有标签则表示为: p(x|y) 指定标签y生成x的概率。
指令生成器可根据需要生成符合 MODBUS 和 AABB 通讯协议的读取和控制指令。 通过点击串口调试工具内的【 指令生成器】 按钮，可打开指令生成器窗口，如下图示。
生成对抗网络(Generative Adversarial Network，简称GAN)，主要结构包括一个生成器G（Generator）和一个判别器D（Discriminator）。
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。 本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @LUOHAO。本文提出的模型名为 CycleGAN，作者希望在不借助 paired example 情况下，来实现图片的风格转换。 如果你对本文工作感兴趣，点击底部的阅读原文即可查看原论文。 关于作者：罗浩，浙江大学博士研究生，研究方向为计算机视觉和深度学习，现为旷视科技（Face++）的 research intern。 ■ 论文 | Unpaired Image-to
通过带标签的source domain的图片和标签训练得到一个网络模型，利用target image 进行domain adaptation 操作，使得source domain训练的网络模型也能够应用在target image上。
这是一批基于StyleGAN2制作的新版人脸生成器，既包含基于旧版重制的网红脸，明星脸，超模脸，萌娃脸和黄种人脸生成器，也新增了两款更具美学意义的混血脸和亚洲美人脸生成器，并附赠有通配的人脸属性编辑器。做了这么多款生成器已经足够用，我将不再尝试做人脸生成器相关的新内容，而是去探索更实用、更能满足用户需求的生成技术，以更好地服务人民。
上图并没有出现cli1-ui和cli1-permission目录 cli1-ui没有出现的原因是项目第一次创建没有对应的模型文件，虽然生成器为你提供了一个example_mode.js模型配置文件，但此文件仅仅用于示例作用。
原标题 | An Easy Introduction to Generative Adversarial Networks in Deep Learning 作 者 | George Seif 翻 译 | 大朋哥 审 校 | 鸢尾、唐里、Pita 注：敬请点击文末【阅读原文】访问文中相关链接，PC查看体验更佳。
生成对抗网络（GANshttps://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network）是一类具有基于网络本身即可以生成数据能力的神经网络结构。由于GANs的强大能力，在深度学习领域里对它们的研究是一个非常热门的话题。在过去很短的几年里，它们已经从产生模糊数字成长到创造如真实人像般逼真的图像。
原文：Generative Adversarial Nets https://dzone.com/articles/generative-adversarial-nets-adit-deshpande-cs-unde 作者：Adit Deshpande 编译：KK4SBB 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net Yann LeCun大神曾经说过，“对抗训练是近些年来机器学习领域中最炫酷的想法”。没错，对抗训练已经在深度学习的圈子里掀起了不小的涟漪。本文将介
这篇文章主要工作是：将原先的Stack GAN的两阶段的堆叠结构改为了树状结构。包含有多个生成器和判别器，它们的分布像一棵树的结构一样，并且每个生成器产生的样本分辨率不一样。另外对网络结构也进行了改进。 文章被2017年ICCV（International Conference on Computer Vision）会议录取。
笔者最近在集中时间学习对抗生成网络（GAN），特别是深度生成先验进行多用途图像修复与处理，需要对图像修复与处理经典论文进行回顾和精读。 将从图像修复与处理的经典之作DGP《Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation》开始，重启精读之路。 7月14日，算法大咖1小时精讲Gan论文 扫码0.1元预约直播 提供代码数据集哈 DGP提出了一种挖掘GAN中图像先验的方式，在多个任务上揭示了GA
【导读】图像到图像的转换技术一般需要大量的成对数据，然而要收集这些数据异常耗时耗力。因此本文主要介绍了无需成对示例便能实现图像转换的 CycleGAN 图像转换技术。文章分为五部分，分别概述了：图像转换的问题；CycleGAN 的非成对图像转换原理；CycleGAN 的架构模型；CycleGAN 的应用以及注意事项。
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）诞生于2014年，它的作者Ian Goodfellow 因它而声名大噪，被誉为“GAN 之父”。
通过输入来自两个不同领域的训练数据，StarGANs模型可以学习将某一个领域的图片转换成为另一个领域。
在 RANDOMIZED-QUICKSORT 的运行过程中，最坏情况下，随机数生成器 RANDOM 的调用次数为 O(n)。这是因为在最坏情况下，每次分区操作都会将数组分成大小相等的两部分，因此每次都需要从剩下的 n-1 个元素中随机选择一个元素作为主元。这样，每次分区操作都需要调用 RANDOM 函数，总共需要进行 n 次分区操作，因此 RANDOM 的调用次数为 O(n)。
ML.NET 使你能够在联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中。 借助此功能，可以使用应用程序的可用数据进行自动预测。 机器学习应用程序利用数据中的模式来进行预测，而不需要进行显式编程。
React-Redux-Saga是一个用于处理Redux异步操作的中间件，它的实现原理基于生成器函数（Generator Functions）和事件监听模式。
安妮 编译自 O’Reilly 量子位出品 | 公众号 QbitAI 生成式对抗网络是20年来机器学习领域最酷的想法。 ——Yann LeCun 自从两年前蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人提出生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）的概念以来，GAN呈现出井喷式发展。 这篇发布在O’Reilly上的文章中，作者向初学者进行了GAN基础知识答疑，并手把手教给大家如何用GAN创建可以生成手写数字的程序。 本教程由两人完成：Jon Bruner是O
我们在第六章介绍了生成对抗网络，并使用生成对抗网络训练mnist数据集，生成手写数字图片。那么本章我们将使用对抗生成网络训练我们自己的图片数据集，并生成图片。在第六章中我们使用的黑白的单通道图片，在这一章中，我们使用的是3通道的彩色图。
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/batch_normalization https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variableshttps://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data#Multiple_input_pipelines
2014年 Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络（GAN）。这篇文章主要介绍在Keras中搭建GAN实现图像去模糊。所有的Keras代码可点击这里。
今天我们讲GAN，GAN是什么？GAN就是Generative Adversarial Networks，也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向，发出了大量优秀的论文，简直是百花齐放。效果都挺好，但是其原理却又很简单，所以我们今天就不用一个公式，来介绍一下GAN。内容大致分为：
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