前言 近年来，生成对抗网络(GAN)得到广泛的研究，已经在一些特定应用上与其它机器学习算法相结合，针对有监督学习、半监督学习、无监督学习任务都有许多新型算法涌现出来。...针对带标签数据的生成问题，一些研究者基于GAN的结构提出了条件式生成对抗网络的变体，其中典型的变体有 CGAN 和LAPGAN。...如图1所示，条件式生成对抗网络(CGAN)，在原始GAN的判别器和生成器的输入部分x与z，都加上一个额外的辅助信息y，一般是类别标签c。...而对于生成对抗网络训练中的真实数据集，可以被看作有标签数据，而由生成器随机生成的数据则可以被看作是无标签数据，基于此思路衍生的变体中比较典型的有SGAN与ACGAN。...因此，无监督学习方法需要对隐空间进行分解得到有意义的特征表示，类似于自动编码器，生成对抗网络通过输入隐向量，来模拟真实数据空间的低维表征，然后来生成对应的高维数据。
导语: 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。...自2014年GAN网络提出以来，其在Computer Vision（计算机视觉）领域获得了广泛的关注，但GAN网络在其他领域的应用相对较少。...将GAN网络的思想应用在图网络（network）特征表达是近一年新兴的课题，本文综述GAN模型在图网络表征学习方面的研究。...NetRA模型的训练过程为： 给定一个网络，通过随机游走获得一些长度为l的路径。...小结 本文介绍了生成对抗网络模型在图表征学习中的基本方法（GraphGAN）、在社区发现任务中的应用（CommunityGAN）以及作为模型的正则项构建更复杂的图表征模型（NetRA）。
图片来源：pexels.com/@gravitylicious 生成对抗网络（GAN）是生成模型的一种神经网络架构。...生成对抗网络具有极为具体的使用案例，一开始这些案例理解起来会有些困难。 本文将回顾大量GAN的有趣应用，有助于你了解其能够解决的案例类型。...生成图像数据集案例 2014年，Ian Goodfellow等人发表论文《对抗式生成网络》，提出了生成新案例这一应用。...图片来自《生成对抗网络》。 2015年，Alec Radford等人在一篇重要论文《使用深度回旋生成对抗网络进行无监督表示学习》，也表达了类似观点。...图片来自《使用深度回旋生成对抗网络进行无监督表示学习》。 2.
生成对抗网络（GANs）在AIGC中的应用 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是近年来在人工智能生成内容（Artificial Intelligence...GANs通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——之间的对抗训练，实现了从噪声中生成高质量、逼真的图像和其他类型的内容。...尽管生成对抗网络（GANs）在AIGC领域取得了巨大的成功，但其应用仍面临一些挑战，如训练不稳定性、模式崩溃（Mode Collapse）、对计算资源的需求等。...未来展望 未来，GANs在AIGC领域的应用将会更加广泛和深入。以下是一些可能的研究方向和应用场景： 多模态生成：结合图像、文本、音频等多种模态的生成模型，将为多媒体内容生成提供更多可能性。...结论 生成对抗网络（GANs）在AIGC中的应用展示了其强大的生成能力和广泛的应用前景。通过改进训练稳定性、增强生成样本的多样性和减少计算资源需求，研究者们不断推动GANs技术的发展。
判别器则负责判别输入的数据是真实的还是由生成器生成的。这两个网络通过对抗训练的方式相互影响，最终达到生成逼真样本的效果。...GANs在图像生成中的应用 GANs在图像生成领域取得了显著的成功。以下是GANs在实际图像生成任务中的一些应用。 2.1 生成逼真图像 GANs能够生成逼真的图像，模仿训练数据中的分布。...，实际应用中需要根据具体任务进行更复杂的设计和训练。...，实际应用中需要根据具体任务进行适当的调整和改进。...总结 生成对抗网络（GANs）是深度学习领域的重要成果，其在图像生成、风格迁移等任务上的应用展现了强大的生成能力。然而，GANs的训练和应用仍面临一些挑战，如训练稳定性、模式崩溃等问题。
生成验证码图片的AIGC模型通常可以使用基于生成对抗网络（GANs）的模型，例如DCGAN（Deep Convolutional GAN）或其变种。...生成器的任务是生成逼真的图片，而判别器的任务是区分生成的图片和真实的图片。两者相互对抗，不断提升自己的能力，最终生成器能够生成逼真的图片。以下是一个基本的配置和使用流程：1....对抗网络（GANs），全称为生成对抗网络（Generative Adversarial Networks），是一种深度学习框架，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。...这两个网络通过相互对抗的方式共同训练，最终生成器能够生成逼真的数据样本，而判别器能够准确地区分真实数据和生成数据。...理想的收敛状态是生成器和判别器达到纳什均衡，即判别器无法准确区分真实和生成数据。 GANs在图像生成、视频生成、音频生成、文本生成等领域有着广泛的应用。
上次讲拉新的时候，只讲了一些理念，没有讲具体的操作。今天给大家介绍一些常用的拉新方案。...内容营销是有复利效应的。 活动营销 有一些活动现在已经变成了基本功能。比如拼团、秒杀、签到抽奖、推荐有奖之类的。还有一些活动是专门定制的。很多开发者不喜欢做这种活动，因为没啥技术含量而且每次还都变。...所以在做活动营销的时候，最好能够让开发和运营人员一起制定，把一些通用的交互抽象出来，我们要做到内容可以变，但不用开发人员去做编码，只需要做一些内容上的配置即可。...这种渠道有很多，比如各大应用市场，有流量的各大平台，还有一些工具类、游戏类产品。都可以找他们合作。至于说效果好不好，要看转化数据。 线下的拉新手段： 1. 广告推广。...比如针对开发人员的一些产品就可以去全球开发者大会这样的峰会上做广告或者做演讲分享。 还有很多没讲到的，希望大家能补充。♪(･ω･)ﾉ
GAN在图像生成中的应用 图像生成 风格迁移 GAN在图像修复中的应用 图像修复 拓展应用领域 总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络（GAN）：在图像生成和修复中的应用 ☆* o(≧▽...本文将深入探讨生成对抗网络在图像生成和修复方面的应用，通过代码示例帮助读者更好地理解其工作原理。 什么是生成对抗网络（GAN）？...除了图像生成和修复，生成对抗网络还在诸多领域展现出惊人的潜力。...在艺术创作领域，GAN可以创作出独特的艺术作品。 总结 生成对抗网络在图像生成和修复领域展现出巨大的创新潜力。通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真的图像和修复损坏的图像部分。...此外，生成对抗网络在其他领域也有着广泛的应用，未来随着技术的不断发展，我们可以期待更多创新的应用领域和更强大的GAN模型的涌现。
//zhuanlan.zhihu.com/p/31373052 一：背景 2014年，GAN之父Ian Goodfellow在一篇文章《Generative Adversarial Nets》 中提出对抗生成网络...有了这个预训练的生成器模型作为初始化模型，进行生成器和判别器的迭代训练。若干轮之后，得到最终的模型。最终判别模型和生成模型都可以拿来作为最终排序模型，具体看不同的任务效果。...在IR检索任务背景下，判别模型的效果要好一些。 作者还用了小球漂浮的例子说明GAN的排序机制，但我觉得这种比喻反而更让人难懂。 ?...具体实验细节感兴趣的可以回复交流，不作细讲。...论文最可贵的是提出的一种排序对抗思想，即将经典流派与现代流派相结合。 特别提示-GAN资料下载： 请关注专知公众号 后台回复“GAN” 就可以获取资料下载链接~
生成对抗网络（GAN）是训练模型的新思想，生成器和鉴别器相互对抗以提高生成质量。最近，GAN在图像生成方面取得了惊人的成果，并在此基础上迸发了大量新的思想，技术和应用。...在第一部分中，我们将介绍生成对抗网络（GAN）并提供有关此技术的全面介绍。...在第二部分中，我们将重点介绍GAN在语音信号处理中的应用，包括语音增强，语音转换，语音合成，以及域对抗训练在说话人识别和唇读等方面的应用。...目录 GAN的基本思想及一些基础的理论知识 - GAN的三种类别 - GAN的基本理论 - 一些有用的技巧 - 如何评估GAN - 与强化学习的关系 GAN在语音方面的应用...GAN 条件GAN中，可由图片生成图片，声音生成图片，图片生成标签等应用 无监督条件GAN生成有两种方法： Cycle-GAN 共享一个隐空间
super和this关键字的具体应用 目录 super和this关键字的具体应用 下面通过四组Child类和Test类代码，来体现super和this关键字的具体应用 一、子类默认调用父类无参构造方法...，即使方法类型不同，这些方法的参数必须不同，即参数的个数不同，或者参数的类型不同。...Person类对构造方法进行了重载 下面通过四组Child类和Test类代码，来体现super和this关键字的具体应用 一、子类默认调用父类无参构造方法 public class Child extends...Child extends Person{ public Child(){ //super(); System.out.println("a child"); } } 子类每一个构造方法的第一行都有一条默认的语句...person a child 子类的爱好篮球 注意： 当父类中没有空参数的构造方法时，子类的构造方法必须通过this或者super语句指定要访问的构造方法
一个直观的生成对抗网络结构如下图所示。 ? 生成对抗网络近些年被大量应用于计算机视觉领域，根据具体应用不同可以分为图像生成和图像转换两种类型的任务。...期待未来生成对抗网络在计算机视觉领域给我们带来更多的惊喜。 02 生成对抗网络 vs 图像水印 上一节中我们介绍了生成对抗网络的核心思想和一些应用，现在我们尝试将生成对抗网络用于图像的水印去除。...通过两者之间不断的对抗训练，生成器生成的无水印图像变得足够“以假乱真”，从而达到理想的去水印效果。 在实际的实践过程中，我们还做了一系列优化改进。下面我们分别介绍生成器和判别器的具体结构以及训练细节。...生成器和判别器的具体结构和细节如下图所示。 ? 生成器生成的无水印图像除了要令判别器分辨不了真假之外，还需要保证和真实的无水印图像尽可能接近。...为了对比和单一全卷积网络实现的水印去除器的效果，我们可视化了一些去水印结果，左列是输入的水印区域，中间列是单一全卷积网络得到的无水印区域，右列是生成对抗网络得到的无水印区域。
在本文中，我们依次介绍了pixel2pixel、cycleGAN、StarGAN、ModularGAN一系列文章，目的是探索GAN在图像翻译任务中的应用。...目前，图像翻译任务在图像风格化、超分辨率图像生成、颜色填充、白天黑夜的转换、四季变换等视觉领域都有着广泛的应用。...目前主流的深度生成模型主要基于生成对抗网络（GANs），它是通过生成器和判别器双方博弈的过程，迭代优化，训练网络。...如图1，它采用条件生成对抗网络（CGAN）结构，和原始的生成对抗网络相比， CGAN在生成器的输入和判别器的输入中都加入了条件y。这个y可以是任何类型的数据(可以是类别标签，或者其他类型的数据等)。...图5 实验效果图 当然，文中也列举出了一些模式转换失败的案例，例如该算法在几何形状的变换上不具有鲁棒性。
对于上面这个小故事，抛开里面的假想成分，这几乎就是生成对抗网络（GAN）的工作方式。 目前，GAN的大部分应用都是在计算机视觉领域。...其中一些应用包括训练半监督分类器，以及从低分辨率对应产生高分辨率图像。 本篇文章对GAN进行了一些介绍，并对图像生成问题进行了实际实践。你可以在你的笔记本电脑上进行演示。 生成对抗网络 ?...生成敌对网络框架 GAN是由Goodfellow等人设计的生成模型。在GAN设置中，以神经网络为代表的两个可微函数被锁定在游戏中。这两个参与者（生成器和鉴别器）在这个框架中有不同的角色。...生成器网络在这里实现。注意：完全连接层和池化层的不存在 在DCGAN论文中，作者描述了一些深度学习技术的组合作为训练GAN的关键。这些技术包括：（i）全卷积网和（ii）批量标准化（BN）。...不用多说，让我们深入实施细节，并在我们走的时候多谈谈GAN。我们提出了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的实现。我们的实现使用Tensorflow并遵循DCGAN论文中描述的一些实践。
我来答一答自然语言处理方面GAN的应用 直接把GAN应用到NLP领域（主要是生成序列），有两方面的问题： 1....所以通过对抗性训练更新G的参数之后，还通过传统的MLE就是用真实的序列来更新G的参数。类似于有一个“老师”来纠正G训练过程中出现的偏差，类似于一个regularizer。...GAN应用到了NLP的传统任务上面，而且BLEU有2的提升。...如图所示，实验结果很惊人，这种WGAN—GP的结构，训练更加稳定，收敛更快，同时能够生成更高质量的样本，而且可以用于训练不同的GAN架构，甚至是101层的深度残差网络。...而且前面几篇提到的文章2,3,4在对抗性训练的时候或多或少都用到了MLE，令G更够接触到Ground Truth，但是WGAN-GP是完全不需要MLE的部分。
本文的主要内容包括：生成对抗网络的研究现状、应用场景和基本模型架构，并列举了生成对抗网络本身所存在的弊端。...此外，生成器并不直接接触原始数据而是通过判别器的反馈进行训练，使得生成对抗网络一定程度上避免过拟合问题，甚至可以学习一些十分尖锐的数据分布。 该模型虽然方式简单，但仍存在一些不足。...后面有学者对其进行了改进和完善，具体将会在下一章节中介绍到。 3.4 其他理论问题 生成对抗网络还有一些其他的理论，比如，生成对抗网络是否学习了目标域的数据分布？...表1 优化方法汇总 4.1 网络架构优化的GAN模型 为了使生成对抗网络能够更好地应用于生活中，研究人员通过网络架构对GAN进行优化，具体可以分为基于输入、基于输出、基于卷积、基于自编码器等几个方面。...05 生成对抗网络在应用领域的发展 生成对抗网络可以在不需要知道真实数据分布的情况下，仅通过输入任意噪声就可以生成近乎真实的数据，基于这个特性使得GAN广泛应用，本章主要讨论目前GAN和各个应用领域相结合的发展现状
近年来，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）成为了人工智能领域最为炙手可热的研究方向。...GAN 用对抗的方法，同时训练了一个「生成模型（G）」与一个「判别模型（D）」，在学习的过程中，生成模型的优化目标是尽可能地去生成伪造的数据，从而获得真实数据的统计分布规律；而判别模型则用于判别给出的一个输入数据到底来源于真实数据还是生成模型...事实上，更一般的，边界探测，图像分割，图片的风格化和抽象化等等都可以被视为是这样一种「翻译」问题。 而说到「翻译」，我们很容易会想到其在自然语言处理领域中的一些应用。...然而，还有一些情况，我们仅仅只能进行一些「翻译」，而无法找到正确的结果（ground truth）进行比较，例如图片风格的改变就属于这一类问题，然而这些问题本身就是一种没有正确答案的问题。...尽管「风格」的转换本身无法找到很好的度量方式，然而在某些特殊的问题上，仍然有一些检测的方法，例如用 AMT 材质感知测试，可以对图片中物品的材质进行一些「客观的」检验，这可以作为衡量「翻译」效果的一种度量
前言 早期在学习泛型的协变与逆变时，网上的文章讲解、例子算是能看懂，但关于逆变的具体应用场景这方面的知识，我并没有深刻的认识。...本文将在具体的场景下，从泛型接口设计的角度出发，逐步探讨逆变的作用，以及它能帮助我们解决哪方面的问题？...协变的应用场景 虽然协变不是今天的主要内容，但在此之前，我还是想提一下关于协变的应用场景。...y); } } 在看完这段代码后，不知道你们是否跟我有一样的想法：道理都懂，可是具体的应用场景呢？...讨论 以上是我遇见的比较常见的关于逆变的应用场景，上述两种方式你觉得哪种更好？是否有更好的设计方式？ 或者大家在写代码时遇见过哪些逆变的应用场景？欢迎大家留言讨论和分享。
这在众多领域都有广泛的应用，主要是因为在现实世界中，获取大量标注数据往往是成本高昂且时间消耗巨大的。...以下是八种小样本学习的具体应用场景及其特点： 计算机视觉：在计算机视觉领域，小样本学习可以应用于图像分类、目标检测与分割等任务。...小样本学习可以帮助模型在有限的数据集上成功学习，有效完成肿瘤分割、疾病分类等任务，具有实际应用价值。 工业视觉检测：小样本学习在工业制造中的应用场景包括质量检测、缺陷识别等。...挑战性：尽管小样本学习在理论和实践中都显示出巨大的潜力，但从少量数据中学习并保持较高的准确度和泛化能力仍然是一个挑战。 总结来说，小样本学习作为解决数据稀缺问题的有效方法，其研究和应用前景广阔。...随着技术的进步，小样本学习有望在更多的领域中发挥关键作用，推动人工智能技术的进一步发展和应用。
举个例子来说，对于图像分类网络所定义的损失函数来说，一旦网络出现错误的分类结果，比如说把狗标记成了猫，就会得到一个高损失值。...GAN（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络），在图像生成文本，超分辨率，帮助机器人学会抓握，提供解决方案这些应用上都取得了巨大的进步。...我们还附上了一个示范教程，里面提到了高级的API端口怎么样能快速地用你的数据来训练模型。 △对抗损失对于图像压缩的效果。...顶层是ImageNet数据集里的图，中间那层是传统损失训练出来的图像压缩神经网络压缩和解压后的效果，底层是GAN损失和传统损失一起训练的神经网络效果。...△大多文本转语音（TTS）网络产生的过平滑的声谱图 TacotronTTS可以有效减少生成音频的人工痕迹，出来的语音更真实自然（具体参考，https://arxiv.org/abs/1703.10135
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