gan专题
生成对抗网络（GAN网络）
Generative Adversarial Nets 生成对抗网络GAN交互式可视化网站 1、GAN 基本结构 GAN 模型其实是两个网络的组合： 生成器（Generator） 负责生成模拟数据； 判别器（Discriminator） 负责判断输入的数据是真实的还是生成的。 生成器要不断优化自己生成的数据让判别网络判断不出来，判别器也要优化自己让自己判断得更准确。 二者关系形成
深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）
对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。 1. 概念 GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（D
基于 AC 驱动的电容结构 GaN LED 模型开发和应用
随着芯片尺寸减小，微小尺寸GaN 基 Micro LED 显示面临着显示与驱动高密度集成的难题，传统直流（DC）驱动技术会导致结温上升，降低器件寿命。南京大学团队创新提出交流（AC）驱动的单电极 LED（SC-LED）结构【见图1】，利用隧穿结（TJ）降低器件的交流工作电压。为了深入理解该器件的工作原理，我司技术团队开发了基于 AC 驱动的物理解析模型，揭示了隧穿结降低器件工作电压的
深度学习实战4--GAN进阶与优化
GAN 的问题主要有两点：Loss 等于0的梯度消失问题和梯度不稳定以及多样性受损。 前者是因为选择的分布函数使用JS 距离，这个距离不能衡量两个不相交的分布的距离；后者是因为Loss 函数要求KL 距离最小，JS 距离最大，所以梯度不稳定，而且 Loss 函数对正确率要求太大，多样性要求小，所以会造成模型选择大量生成“安全”的“数字1”来降低Loss函数。
深度学习-生成模型：Generation（Tranform Vector To Object with RNN）【PixelRNN、VAE(变分自编码器)、GAN(生成对抗网络)】
深度学习-生成模型：Generation（Tranform Vector To Object with RNN）【PixelRNN、VAE（变分自编码器）、GAN（生成对抗网络）】 一、Generator的分类二、Native Generator (AutoEncoder's Decoder)三、PixelRNN1、生成句子序列2、生成图片3、生成音频：WaveNet4、生成视频：Video
Attentation-GAN for super-resolution(ASRGAN )
Attenatation-GAN for super-resolution(ASRGAN) 1 简单介绍： 目前的SR方法解决的都是小尺寸的数据小于500px，本文提出的是针对大尺寸的数据比如大于2000px的商业数据。本文的创新之处： 提出一种新奇的使用注意力机制的SRGAN方法，叫做A-SRGAN,他是吸收了SAGAN的思想，然后哩由于处理的是大尺度的数据，所以
六种GAN评估指标的综合评估实验，迈向定量评估GAN的重要一步
六种GAN评估指标的综合评估实验，迈向定量评估GAN的重要一步 生成对抗网络的评估目前仍以定性评估和一些可靠性较差的指标为主，这阻碍了问题的细化，并具有误导性的风险。本文讨论了多个 GAN 评估指标，并从多个方面对评估指标进行了实验评估，包括 Inception Score、Mode Score、Kernel MMD、Wasserstein 距离、Fréchet Inception Dis
GAN：数据生成的魔术师
GAN：数据生成的魔术师 在数据科学的世界中，生成对抗网络（GAN）是一种革命性的工具，它能够生成高质量、逼真的数据。GAN由两个关键部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是产生尽可能逼真的数据，而判别器则努力区分真实数据和生成器产生的数据。这种对抗过程推动了两个网络的性能不断提升，最终能够生成难以区分真假的数据。 GAN的工作原理 GAN
深度学习实战3--GAN：基础手写数字对抗生成
本节目标 1.看懂GAN 基础架构的代码； 2.重点是GAN 的损失函数的构成； 3.理解如何从 GAN 修改成CGAN; 4.尝试复现本章实战任务 任务描述 GAN 的任务是生成，用两个模型相互对抗，来增强生成模型的效果。此处准备的数据集是MNIST手写数字，希望生成类似的手写数字的图像。 判别器和生成器：生成器 G 是创造者，负责生成新的数据实例，而判别器 D
【GAN】DCGAN
生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。 本文主要分为三个部分： 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-) 一、GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodf
【GAN】StainGAN
论文：https://arxiv.org/abs/1804.01601 代码：https://github.com/xtarx/StainGAN(非官方，其实可以直接使用cyclegan的代码) 一、背景 1、染色：染色成分（主要是苏木精和曙红）的加入使天然透明组织成分变得更加可区分（苏木精染核呈深紫色，曙红染其他结构呈粉红色） 2、差异：由于组织结构变化、染色过程的不同、仪器设备不同等均
李宏毅GAN学习笔记（02）
GAN Lecture 2 Conditional Generation by GAN Algorithm In each traing iteration: Sample m positive examples { ( c 1 , x 1 ) , ( c 2 , x 2 ) , … , ( c m , x m ) } \{(c^1, x^1), (c^2, x^2), \dot
李宏毅GAN学习笔记（01）
GAN Lecture 1 Yann LeCun: Adversarial training is the coolest thing since sliced bread. Outline Basic Idea of GANGAN as Structured LearningCan Generator Learn by Itself?Can Discriminator Gener
超分中的GAN总结：常用的判别器类型和GAN loss类型
1. 概述 在真实数据超分任务上，从SRGAN开始，Loss函数基本是Pixel loss + GAN loss + Perceptual loss的组合。 与生成任务不同，对于超分这种复原任务，如果只使用Gan loss或者GAN loss的权重比较大的话，效果就比较差。 SRGAN成功的两个关键点：1. 引入了感知损失函数（Perceptual Loss），它是让生成图像产生细节的关键，
Paper Note-MAD-GAN:基于生成对抗网络的时间序列多变量异常检测
原文标题：MAD-GAN: Multivariate Anomaly Detection for Time Series Data with Generative Adversarial Networks 原文作者：Dan Li , Dacheng Chen , Lei Shi , Baihong Jin , Jonathan Goh , and See-Kiong Ng 原文来源：2019I
GAN之父：全方位解读生成对抗网络的原理及未来
GAN Ian Goodfellow 在 NIPS 2016 上的 tutorial 演讲依旧是聊他的代表作生成对抗网络（GAN/Generative Adversarial Networks），毕竟 Ian 就是「对抗生成网络之父」。这两年，他每到大会就会讲 GAN，并且每次都会有一些新的干货，当然这次也不例外。 可以说，这几年在机器学习领域最亮最火最耀眼的新思想就是生成对抗网络了。这
推出一系列GaN功率放大器: QPA2211、QPA2211D、QPA2212、QPA2212D、QPA2212T，支持卫星通信和5G基础设施。
推出用于支持支持卫星通信和5G基础设施的GaN功率放大器： QPA2211 QPA2211D QPA2212 QPA2212D QPA2212T QPA2211 10W GaN功率放大器是一款Ka波段功率放大器，采用0.15µm碳化硅基氮化镓工艺 (QGaN15) 制造而成。该放大器的工作频率范围为27.5GHz至31GHz，线性功率为5W，互调失真积低于−25dBc，小信号增益为24dB。
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——密度估计问题。有两种典型的思路： 显式的密度估计：显式得定义并求解分布\(p_{model}(x)\)，
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 目录 理论知识模型实现引用、配置参数初始化权重定义算法模型模型配置模型训练训练模型 模型效果总结与心得体会 理论知识 在条件GAN中，判别器只用来判断图像的真和假，到了条件GAN中，图像本身其实是有标签的，这时候我们可能会想，为什么不直接让判别器输出图像的标签呢？本节要探究的SGAN就
用AI来做图像复原，上下文自编码器 + GAN，Pytorch源码解析
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Hmrishav Bandyopadhyay 编译：ronghuaiyang 导读 一篇比较经典的图像复原的文章。 你知道在那个满是灰尘的相册里的童年旧照片是可以复原的吗？是啊，就是那种每个人都手牵着手，尽情享受生活的那种！不相信我吗？看看这个： 图像修复是人工智能研究的一个活跃领域，人工智能已经能够得出比大多数艺术家更好
别人家的高中生：入大学前，Ta详细梳理了GAN的发展脉络
https://www.jiqizhixin.com/articles/19062302 https://blog.floydhub.com/gans-story-so-far/ 有人「高考」完还在学习，说出来你可能不信。 昨天，reddit 上出现了一个关于梳理 GAN 发展脉络的博客，作者在博客中详细梳理了过去几年的 GAN 发展历程，包含众多 SOTA 论文及其代码和对应的学习资源。难
数据不够？GAN来凑！
https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-06-13-11 大名鼎鼎的深度学习之父Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法”。的确，GAN向世人展示了从无到有、无中生有的神奇过程，并且GAN已经在工业界有着广泛的应用，是一项令人非常激动的AI技术。今天我将和大家一起去了解GAN及其内部工作原理，洞开GAN的大门。 本文尽量
