选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。 我们将选用 MNIST 作为数据集。.../", one_hot=True) MNIST 数据集 MNIST 数据集包括手写数字的图像和对应的标签。...验证数据（mnist.validation）：5000 张图像 数据的形态 讨论一下 MNIST 数据集中的训练数据的形态。数据集的这三个部分的形态都是一样的。...MNIST 就正好提供了这样的机会。其中的输入数据是一个像素值的集合。我们可以轻易地将其格式化，将注意力集中在 LSTM 实现细节上。
生成器的输出应该与真实数据在形态、特征和分布上非常接近。 生成器的输入是低维的随机噪声，而其输出则是高维的生成数据（如图像或音频）。...三、GAN 的代码实现 下面是一个简单的GAN代码示例，使用Python中的TensorFlow和Keras框架，展示如何训练GAN来生成手写数字图像（基于MNIST数据集）。...import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers import numpy as np # 加载MNIST数据集 (x_train...五、总结 生成对抗网络（GAN）为机器学习开辟了一个全新的领域，尤其在生成高质量的图像、视频以及其他形式的数据方面表现出色。...通过两个神经网络的对抗性训练，GAN能够生成与真实数据几乎无法区分的伪造数据。尽管其训练过程中存在挑战，但通过不断改进，如WGAN、条件GAN等，GAN的潜力已经在多个领域得到验证。
「@Author：Runsen」 GAN 是使用两个神经网络模型训练的生成模型。一种模型称为生成网络模型，它学习生成新的似是而非的样本。另一个模型被称为判别网络，它学习区分生成的例子和真实的例子。...生成性对抗网络 2014，蒙特利尔大学的Ian Goodfellow和他的朋友发明了生成性对抗网络（GAN）。自它出版以来，有许多它的变体和客观功能来解决它的问题 论文在这里找到....数据集，具有最小大小的数据集。...一个Generator和Discriminator GANs由完全连接的层组成。它将从100维高斯分布采样的噪声转换为MNIST图像。鉴别器网络也由完全连接的层组成，用于区分输入数据是真是假。...Images") GAN生成性对抗网络的运用 将语义图像翻译成城市景观和建筑物的照片。
首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。...为编码器和解码器构建简单的网络架构，以了解自动编码器。 总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...请注意，MNIST数据集的图像尺寸为28 * 28，因此将通过将这些图像展平为784（即28 * 28 = 784）长度向量来训练自动编码器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。
二极管：密集的室内和室外深度数据集 https://diode-dataset.org/ DIODE（密集的室内和室外深度）是一个数据集，其中包含各种高分辨率的彩色图像以及准确，密集，宽范围的深度测量值...数据来自977个youtube视频，所有视频均包含可追踪且大部分没有遮挡的正面，这使自动篡改方法能够生成逼真的伪造品。由于我们提供了二进制掩码，因此该数据可用于图像和视频分类以及分割。...此外，我们提供了1000种Deepfakes模型来生成和扩充新数据。 非商业 只能用于研究和教育目的。禁止用于商业用途。...TabFact：用于基于表的事实验证的大规模数据集 https://tabfact.github.io/ 我们引入了一个名为TabFact（网站：https://tabfact.github.io/）的大规模数据集...CURE-TSD数据集中的视频序列分为两类：真实数据和非真实数据。真实数据对应于从真实世界获取的序列的处理版本。虚幻数据对应于在虚拟环境中生成的合成序列。
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)。...，上篇文章我们已经看到，数据集的一个非常重要的要求就是图像必须是成对的，这一点其实是非常苛刻的，现实中很难找到，就好比同一个场景下的白天和黑夜的两幅图，很难找到这样一个大的数据集里面包含完全相同的同一个场景下的白天与黑夜图...在网络设计方面，生成器的结构采用当下比较流行的框架：包含2个stride-2 的卷积块, 几个residualblocks 和两个0.5-strided卷积完成上采样过程。...图7 网络示意图 汇总一下此网络所用到的所有的loss函数： ? 实验利用了两组高清人脸数据集，分别是CelebA和RaFD。
夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从2014年诞生至今，生成对抗网络（GAN）热度只增不减，各种各样的变体层出不穷。...这篇论文集中探讨的是无条件生成对抗网络，也就是说，只有无标签数据可用于学习。...测试FID时用了4个数据集：MNIST、Fashion MNIST、CIFAR-10和CELEBA。这几个数据集的复杂程度从简单到中等，能快速进行多次实验，是测试生成模型的常见选择。...从结果来看，每个模型的性能擅长处理的数据集不太一样，没有在所有数据集上都明显优于同类的。不过，VAE相比之下是最弱的，它所生成出的图像最模糊。...他们得出的结论是，没有实证证据能证明这些GAN变体在所有数据集上明显优于原版。 实际上，NS GAN水平和其他模型持平，在MNIST上的FID总体水平最好，F1也比其他模型要高。
生成对抗网络（GAN）的出现解决了其中的很多问题，它是一种先进的机器学习方法，已被广泛应用于从文本生成图像、超分辨率和让机器人学习抓取物体等任务中。...但 GAN 的出现也引入了新的理论，为软件工程带来了新的挑战，我们很难跟上 GAN 研究的快速步伐。 ? GAN 生成文字的过程，它开始只能输出随机的噪声，最终学会了生成 MNIST 数字。...上图展示了对抗损失在图像压缩中的影响。最顶端一行图片来自 ImageNet 数据集。中间一行展示了用传统损失训练的图像压缩神经网络对图像进行压缩和解压缩的结果。...评估：使用 Inception Score 或 Frechet Distance 与预训练的 Inception 网络评估无条件生成模型。...这些内容包括无条件和条件 GAN、InfoGAN、现有网络的对抗损失，以及图像到图像翻译。 ? 大多数神经文本转语音系统（TTS）都会生成过于平滑的频谱。
该研究将对抗学习的思路应用在图像识别问题中，通过对抗网络生成遮挡和变形图片样本来训练检测网络，取得了不错的效果。该论文已被 CVPR2017 大会接收。...我们目前的解决方法是使用数据驱动的策略，收集一个巨大的数据集——覆盖所有条件下物体的样子，并希望通过模型训练能够让分类器学会把它们识别为同一个物体。但是数据集真的能够覆盖所有的情况吗？...我们提出了一种对抗网络，可以自我生成遮蔽与变形例子。对抗的目标是生成物体探测器难以识别的例子。在我们的架构中，原识别器与它的对手共同进行学习。...图 1：在论文中，我们提出了使用对抗网络来生成带有遮挡和变形的例子，从而让物体探测器难以进行分类。随着探测器的性能逐渐提升，对抗网络产生的图片质量也在提升。...图 3：（a）模型预训练——寻找难度最高的遮挡用于训练 ASDN 网络。（b）ASDN 网络生成的遮挡蒙版事例，黑色区域在通过 FRCN 管道时被遮挡。 ?
参考链接： 卷积神经网络在mnist数据集上的应用 Python 本文将为尽可能多的代码作注释，用PyTorch实现对手写数字数据集MNIST的分类，我也是一个PyTorch的初学者，如果你也是一个刚学...__init__() self.conv=nn.Sequential( #输入的数据集里的图像大小为28行*28列*1通道 nn.Conv2d(1,64,...= datasets.MNIST(root='..../data',train=True,transform=data_tf,download=True) #训练集 test_dataset=datasets.MNIST(root='....，他得到的是 数据对应的编号 i， 和 数据data img,label=data if torch.cuda.is_available(): img
选自 arXiv 作者：Yedid Hoshen、Jitendra Malik 机器之心编译 参与：Panda 生成对抗网络（GAN）在图像生成方面已经得到了广泛的应用，目前基本上是 GAN 一家独大...生成对抗网络（GAN）是一种新的图像生成建模技术，在图像生成任务上有广泛的应用，原因在于：1）能训练有效的无条件图像生成器；2）几乎是唯一一种能用于不同域之间无监督图像转换的方法（但还有 NAM 也能做图像转换...论文：使用生成式隐含最近邻的非对抗式图像合成 ? 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1812.08985v1.pdf 生成对抗网络（GAN）近来已经主导了无条件图像生成领域。...我们的方法没有困扰 GAN 训练的模式崩溃问题，而且要稳定得多。定性结果表明 GLANN 在常用数据集上优于 800 个 GAN 和 VAE 构成的基线水平。...图 2：在 4 个数据集上根据衡量的精度-召回率情况。这些图表来自 [31]。我们用星标在相关图表上标出了我们的模型在每个数据集上的结果。 ?
详细介绍了梯度反转层的原理与实现，通过MNIST和Blobs等数据集进行实验，对比了不同训练方式（仅源域训练、域对抗训练等）下的分类性能。...MNIST - DANN 数据处理 在数据处理阶段，我们对MNIST和MNIST - M数据集进行了预处理。对于MNIST数据，将其转换为适合卷积神经网络输入的格式，并扩展为三通道图像。...MNIST - M数据则直接从之前生成的 pkl 文件中加载。通过计算像素均值，我们对数据进行归一化处理，这有助于提高模型的训练效果。...在MNIST和Blobs数据集上的实验结果表明，域对抗训练相比于仅在源域上训练，能够显著提升模型在目标域上的准确率。...同时，通过特征可视化可以直观地观察到域对抗训练对特征分布的影响，进一步验证了该方法的有效性。未来的研究可以考虑在更复杂的数据集和任务上应用该方法，以及探索如何进一步优化域对抗训练的效果。
（GAN）来生成手写数字图像（MNIST数据集）。...后处理方法：在生成后的图像上应用去噪、平滑、图像增强等技术，可以有效改善生成图像的质量。3. 对计算资源的要求生成对抗网络，尤其是在处理高分辨率图像或复杂数据时，对计算资源的要求非常高。...长时间训练：生成器和判别器的训练过程通常需要数周甚至数月，特别是在复杂的数据集上，训练时间的成本非常高。...泛化问题：过拟合到生成数据：生成的数据虽然能够提高训练集上的准确性，但它们可能无法代表真实世界中的所有情况，从而导致模型在真实测试集上的性能下降。...数据偏差：生成的数据可能带有一定的偏差或噪声，影响训练集的真实性和多样性，最终影响模型在未知数据上的表现。
---- 编译：小潘、肖琴 【新智元导读】生成对抗网络GAN的提出者Ian Goodfellow在推特上推荐了10篇GAN论文，是跟踪GAN进展，了解最新技术不容错过的。...在第二阶段，GAN将第一阶段的低分辨率图像和文字描述作为输入，并以逼真的细节生成高分辨率的图像。 其次，提出了一种多阶段的生成对抗性网络架构，即StackGAN-v2，用于有条件和无条件的生成任务。...即使在需要考虑隐私的条件下，生成的数据也可以与相关代码一起发布，方便其他研究人员进行算法复现。通过解决数据共享的挑战，深度神经网络可以促进对临床数据集进行严格的可重复调查。...而且算法中保留了标准变分自动编码器的大多数优点，并更容易实现。算法模型与标准AVE的对比图如图下所示： 在二值化的MNIST数据集上的结果如表2所示，分别对应的是AVB和基于VAEs的各种改善算法。...通过对表中结果分析可以发现，提出算法在二值化的MNIST数据集上可以获得最优的对数似然估计。在表的下半段的对数似然估计不是通过AIS获得的，而是通过重要性抽样的方法。
实际上，大多数cGAN的鉴别器都建立在交叉熵对抗损失的基础上，其等价于生成数据分布和真实数据分布之间的Jensen-Shannon（JS）散度[2]。...在本文中，我们提出了一种基于随机变量的特征函数（CF）的全新cGAN架构，即条件特征函数生成对抗网络（CCF-GAN）。我们还注意到了几项利用CF实现增强无条件生成的工作[1, 30]。...因此，我们的CCF-GAN在合成和实际数据集上的优越性能得到了验证。 2.相关工作 cGANs基本上优化了图像和辅助信息之间的联合分布，这与仅优化图像分布的无条件GAN基本不同。...然而，与现实世界的图像相比，MNIST数据集[27]中的灰度数字图像大小为28×28，这是简化的情况。...结论 在本文中，我们提出了一种新颖的CCF-GAN，可以稳定地提高合成数据集和真实世界数据集上的条件生成性能。
TensorFlow实现的贝叶斯生成对抗网络 Contents 简介 python 依赖包 训练参数 使用方法 安装 合成数据 例子: MNIST, CIFAR10, CelebA, SVHN 自定义数据...相反，标准的生成对抗网络使用点估计（类似于单个最大似然估计）来表示这个全概率分布，这样会丢失一些潜在的并重要的数据解释。...: 数据目录; 这个路径是必须的 --dataset: 数据集可以是 mnist, cifar, svhn or celeb; 默认为 mnist --gen_observed: 被生成器“观察”到的数据...数据准备 为了重现在 MNIST, CIFAR10, CelebA 和 SVHN 数据集上的实验，你需要使用正确的--data_path来准备数据....为了在MNIST数据集上使用200个标注样本训练模型你可以使用以下命令： `.
正如您现在听说的那样，生成对抗网络是一种能够从生成器和鉴别器之间的竞争中学习分布的框架。生成器学习生成希望与真实数据无法区分的样本，而鉴别器学习分类给定图像是真实的还是虚假的。...我们可以根据到多样体的距离直观地评估样本的质量。如果模型分布中的样本接近多样体，则其精度高，如果生成器可以从多样体中恢复任何样本，则召回率高。 数据集在上图中被描述为灰度三角形的分布。...上面解释了它们的直观概念。 各种GAN GAN 的设计和损失因问题而异，但我们的实验将关注无条件图像生成。...（除了使用自动编码器的 BEGAN、VAE） 对每个数据集执行超参数优化。 从随机种子开始。...在 4 个中小型数据集（CelebA、CIFAR10、Fashion-MNIST、MNIST）上进行实验。 训练多个计算。
图 1：由 EAD（算法 1）生成的对抗样本。原始样本是一张来自 ImageNet 数据集（图 1 (a)）的鸵鸟图像。...对于更困难的数据集（MNIST），EAD 最终提升了从无防备 DNN 到防备式提取 DNN 的攻击迁移性，并取得了 99% 的攻击成功率。...图 2：在带有不同 L1 正则化参数β（平均情况）的 MNIST 数据集上，EAD 中 EN 和 L1 决策规则的对比。...图 4：κ不断变化的情况下，MNIST 数据集上从无防御网络到防御性提取网络的攻击迁移性（平均情况）。...在 MNIST、CIFAR10 和 ImageNet 上的实验结果表明 EAD 算法可以生成具有很小 L1 失真的对抗样本，并且能在不同攻击场景中实现与当前最佳方法匹敌的攻击成功率。
通过这种对抗过程，生成器能够生成非常逼真的数据。本教程将详细介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的GAN，并展示其在MNIST数据集上的应用。 什么是生成对抗网络（GAN）？...生成对抗网络由两个部分组成： 生成器（Generator）：接受随机噪声作为输入，并生成假数据。...MNIST是一个手写数字数据集，常用于图像处理的基准测试。...（GAN），并在MNIST数据集上进行训练和生成图像。...生成对抗网络是一种强大的生成模型，能够生成逼真的图像数据，广泛应用于图像生成、数据增强、风格转换等领域。希望本教程能够帮助你理解GAN的基本原理和实现方法，并启发你在实际应用中使用GAN解决生成任务。
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