GAN网络
ESRGAN网络结构、论文和源码
图像增强处理框架ESRGAN网络结构、论文和源码一、网络结构SRResNet的基本结构如下：升级和改进二、详细结构5个conv模块拼成一个Dense block，3个Dense block拼成一个RRDB（密集的残差中的残差模块），论文中连续使用了23个RRDB。判别器和SRGAN一样，多层卷积，最后得到一个patch，生成器有些区别，将residual blocks换成了RRDB三、论文地址：h
日期 2023-06-12 10:48:40
理解GAN网络基本原理
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，火的不行，本文旨在浅显理解传统GAN，分享学习心得。现有GAN网络大多数代码实现使用python、torch等语言，这里，后面用matlab搭建一个简单的GAN网络，便于理解GAN原理。GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：Generative Adversarial Net,可以细细品味。分享一个目前各
日期 2023-06-12 10:48:40
什么是gan网络_DAN网络
引言 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！！！01 警察与小偷的故事 在宇宙的某个星球，某个地方有一个城市，这个城市是一个新兴城市，各种制度建设还不完善，所以城市的治安很混乱，很快，这个城市就出现了很多小偷。当然，现在这批小偷能力层次不齐，有的是盗窃
日期 2023-06-12 10:48:40“GANs之父”Goodfellow 38分钟视频亲授：如何完善生成对抗网络？（上）
编者按：深度学习顶级盛会NIPS于今年12月初在巴塞罗那举行，相信有很多人都无法参加。不过，有另一个AI盛会却是全世界所有人都能参加的，叫做“AI WITH THE BEST”，已于今年9月在网络世界里召开。演讲嘉宾有100多人，其中就有“GANs之父”Ian Goodfellow。这个会议由于是网络播出，所以有完整录像，雷锋网对比Ian Goodfellow在NIPS的演讲内容，二者十分相仿，故
日期 2023-06-12 10:48:40最简单易懂的GAN（生成对抗网络）教程：从理论到实践（附代码）
雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者陈俊，原文载于作者个人博客，雷锋网已获授权。 之前 GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，火的不行，本文旨在浅显理解传统GAN，分享学习心得。现有GAN网络大多数代码实现使用Python、torch等语言，这里，后面用matlab搭建一个简单的GAN网络，便于理解GAN原理。 GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：Generative
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习笔记 - 基于Torch Hub的DCGAN图像生成 + 调用自定义网络模型
一、Torch Hub概述 Pytorch Hub 是一个预训练模型存储库，旨在促进研究的可重复性。Torch Hub 允许您发布预先训练的模型，以帮助促进研究共享和可重复性。 &nbs
日期 2023-06-12 10:48:40
DL之GAN：生成对抗网络GAN的简介、应用、经典案例之详细攻略
DL之GAN：生成对抗网络GAN的简介、应用、经典案例之详细攻略 目录 生成对抗网络GAN的简介 1、生成对抗网络的重要进展 1.1、1986年的RBM→2006年的DBN
日期 2023-06-12 10:48:40CV之IG之DCGAN：基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加载模型)案例应用
CV之IG之DCGAN：基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成(保存h5模型→加载模型)案例应用 目录 基于keras框架利用深度卷积对抗网络DCGAN算法对MNIST数据集实现图像生成 设计思路 输出结果 核心代码 相关文章DL之DCGAN(Keras框
日期 2023-06-12 10:48:40DL之GAN：生成对抗网络GAN的简介、应用、经典案例之详细攻略
DL之GAN：生成对抗网络GAN的简介、应用、经典案例之详细攻略 目录 生成对抗网络GAN的简介 1、生成对抗网络的重要进展 1.1、1986年的RBM→2006年的DBN
日期 2023-06-12 10:48:40Gan网络收集处
DAIN https://github.com/baowenbo/DAIN 视频修复 ESRGAN。 https://github.com/xinntao/ESRGAN 像素扩展 https://blog.csdn.ne
日期 2023-06-12 10:48:40作家gan网络
gan网络完成的就是人类的模仿功能， 人类的一切都是从模仿开始的 所以通用人工智能的起点一定是gan
日期 2023-06-12 10:48:40使用GAN进行异常检测——可以进行网络流量的自学习哇，哥哥，人家是半监督，无监督的话，还是要VAE，SAE。
实验了效果，下面的还是图像的异常检测居多。 https://github.com/LeeDoYup/AnoGAN https://github.com/tkwoo/anogan-keras 看了下，本质上是半监督学习，一开始是有分类模型的。代码如下，生产模型和判别模型： ### generator model define def generator_model(): inputs =
日期 2023-06-12 10:48:40Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法，本质上感觉和kmeans迭代没啥区别
自组织映射神经网络本质上是一个两层的神经网络，包含输入层和输出层（竞争层）。输入层模拟感知外界输入信息的视网膜，输出层模拟做出响应的大脑皮层。输出层中神经元的个数通常是聚类的个数，代表每一个需要聚成的类。训练时采用“竞争学习”的方式，每个输入的样例在输出层中找到一个和它最匹配的节点，称为激活节点，也叫winningneuron；紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数；同时，和激活节点临近的点也
日期 2023-06-12 10:48:40【Tensorflow+keras】Keras API两种训练GAN网络的方式
目录 1 第一种 train_on_batch2 第二种 tf.GradientTape() 1 第一种 train_on_batch （1）简介 githubÿ
日期 2023-06-12 10:48:40行人重识别0-10：DG-Net(ReID)-代码无死角解读(6)-lsgan损失及教师网络
以下链接是个人关于DG-Net(行人重识别ReID)所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：17575010159 相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。
日期 2023-06-12 10:48:40风格迁移0-09：stylegan-源码无死角解读(5)-Discriminator网络详解
以下链接是个人关于stylegan所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正，如有兴趣可以加微信：17575010159 相互讨论技术。若是帮助到了你什么
日期 2023-06-12 10:48:40风格迁移0-07：stylegan-源码无死角解读(3)-generate网络框架总览
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日期 2023-06-12 10:48:40什么是GAN（生成对抗网络）？
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。 什么是GAN（生成对抗网络）？ 生成器网络通过学习训练数据的分布，生成
日期 2023-06-12 10:48:40PcGAN：一种用于一次学习的噪声鲁棒条件生成对抗网络∗
简 介： 在本文中，我们为智能交通系统提出了一种基于条件生成对抗网络的新型交通标志分类方法。所提出的 PcGAN是一个端到端网络，网络框架包含交替更新模块，即数据
日期 2023-06-12 10:48:40
stylegan笔记（网络结构，基础模型等）progan
一、progan，https://zhuanlan.zhihu.com/p/93748098 stylegan的前身是progan,Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation ProGAN 最大的贡献在于提出了一种新的训练方式，即，我们不要一上来就学那么难的高清图像生成，这样会让 Gener
日期 2023-06-12 10:48:40GAN生成对抗网络
https://blog.csdn.net/choushi5845/article/details/100747118 https://blog.csdn.net/LEE18254290736/article/details/97371930 1、生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习
日期 2023-06-12 10:48:40