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回答
我们能用
生成
的
对抗
性
网络
生成
巨大
的
数据集吗?
、
我正在处理一个问题,我找不到足够
的
数据集(
图像
)来输入我
的
深层神经
网络
进行训练。 斯科特·里德等人发表
的
论文“
生成
对抗
性文本到
图像
合成”给了我很大
的
灵感。
生成
对抗
性
网络
。我很想知道,我是否可以使用可用
的
小数据集作为GAN模型
的
输入,并
生成
一个更大
的
数据集来处理更深层次
的
网络
模
浏览 0
提问于2017-04-04
得票数 15
回答已采纳
1
回答
GANs与
对抗
性学习
的
联系
、
、
、
“
对抗
性学习”(AL)与“
生成
性
对抗
性
网络
”(GANs)之间有联系吗?说甘斯雇用AL有效吗?
浏览 0
提问于2021-12-06
得票数 0
2
回答
OpenCV Python -修复损坏
的
文本
、
、
我正在尝试修复损坏
的
文本(下面的
图像
),以便可以对
图像
执行OCR。我该如何修复下面的文本?我已经尝试过膨胀,腐蚀,形态闭合,以及使用轮廓之间
的
距离。所有这些似乎都不起作用。损坏
的
文本: 尝试
的
解决方案(无效果):import pytesseractcv2.imshow('contour&
浏览 0
提问于2019-02-14
得票数 12
1
回答
将谱图
图像
转换回音频
、
、
我使用librosa
生成
了一些Mel-光谱图,用于
生成
对抗
性
网络
(GANs)。我已经保存了
生成
的
光谱图通过GAN
的
图像
格式(.png)。现在我正试图将
图像
转换回音频。有可能吗?
浏览 6
提问于2021-05-29
得票数 0
1
回答
生成
完整
图像
的
输入坐标的最佳模型结构
、
、
、
我正在尝试创建一个机器学习模型,它可以作为真实数据
的
内插器。实质上,进入模型
的
是一个xy坐标,结果将是一幅
图像
。这是用于在每像素水平上对相机进行特征化
的
。我尝试过使用原始
的
xy坐标进行输入,并使用conv网(unet)
生成
一个x*y数量
的
图像
,但这并不能很好地收敛。然后,我尝试用一个白色
的
xy像素来输入完整
的
黑色
图像
,但是由于输出
图像
大多是黑色
的
,所以它欺骗了整个
浏览 0
提问于2020-04-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras:将软件输出到嵌入层中
、
、
我正试图在Keras中构建一个编解码
网络
,以
生成
一个特定风格
的
句子。由于我
的
问题是没有监督
的
,即我没有
生成
句子
的
基本真理,所以我在训练期间使用分类器来帮助。我将解码器
的
输出传递给分类器,告诉我解码句子
的
样式。有谁知道补救
的
方法吗? 谢谢
浏览 0
提问于2018-07-24
得票数 2
3
回答
GANs (
生成
对抗
性
网络
)也有可能用于文本吗?
GANs (
生成
对抗
性
网络
)仅仅是对
图像
有好处,还是也可以用于文本?UPD -引用了GAN发明家伊恩·古德费罗的话。GANs尚未
应用
于NLP,因为GANs只为实际值数据定义。(2016年年)来源它不是一个根本上有缺陷
的
想法。至少可以做以下一件事.(2017年) 来源
浏览 0
提问于2017-11-18
得票数 17
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1
回答
RCNN预测
图像
序列(视频帧)?
、
、
、
在随后
的
工作中,作者
应用
卷积递归神经
网络
(RNN)来预测二维
图像
序列表示
的
微结构
的
时空演化。特别是,他们
应用
某种3D-CNN和LSTM体系结构来预测晶体
的
生长:在上面的图片中,我们可以从一个测试用例中看到RNN预测(P)和地面真相(G),其中RNN基于10个输入帧输出50帧。现在,这对我来说是新
的
东西: RCNN如何能够
生成
图像
作为输出?根据我(有限
的
)知识,唯一能够在输出中
浏览 0
提问于2022-01-18
得票数 2
回答已采纳
1
回答
理解
生成
对抗
性
网络
、
、
、
来自张拉板
的
大多数图形看起来也很好:(这些都是GAN-模型
的
值,包含
生成
器(GENERATOR_Loss)
的
总损失、基于
生成
的
图像
的
不同损失(L1、perc、style)以及
对抗
性损失(DISCRIMINATOR_loss对于
生成
的
图像
,鉴别器
的
对抗
性损失稳步增加。训练鉴别器时
的
损失(50/50假/真实示例)
浏览 1
提问于2020-02-03
得票数 6
0
回答
Tanh()在发电机
网络
输出层
的
应用
、
、
、
我正在研究
生成
对抗
网络
。最近,在阅读Radford等人
的
一篇论文时。,我发现他们
的
生成
器
网络
的
输出层使用了Tanh()。Tanh()
的
范围是(- 1,1),但是双精度格式
的
图像
的
像素值在0,1,有人能解释一下为什么在输出层使用Tanh(),
生成
器如何
生成
像素值合适
的
图像
吗?
浏览 8
提问于2017-06-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Tensorflow CNN不学习(
图像
中
的
图像
输出)
、
我被困在一个大学项目的Tensorflow卷积神经
网络
上,我希望有人能帮我。
网络
似乎没有学到任何有用
的
东西,我有一种感觉,我忘记了一些基本
的
东西。当学习时,准确率约为5%。我不知道是加载还是保存
图像
出错了? 我基于tensorflo
浏览 2
提问于2018-03-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用神经
网络
从
图像
数据集
生成
图像
、
、
、
我不是在寻找一大块代码作为解决方案,只是需要实现
的
模型
的
名称,或者一些链接会很好。我
的
问题是,我有一个由数百张128x128
图像
(抽象画)组成
的
数据集-我想简单地使用神经
网络
生成
更多与这些
图像
相似的
图像
(
网络
最好不需要输入,可能除了随机值?),但我不清楚我将如何进行。我想过但还没有试过
的
一种解决方案是制作一个LSTM神经
网络
,将绘画转化为像素值
的
一维阵列,并将这些
浏览 4
提问于2017-03-28
得票数 0
1
回答
为什么发电机在我
的
GAN不工作?
、
我目前正在用我自己
的
神经
网络
库从零开始编写一个
生成
的
对抗
性
网络
(GAN),以
生成
MNIST手写数字。鉴别器看起来很好,但是随着时间
的
推移,
生成
器并没有真正学到任何东西。也许我
的
训练方法是错
的
。所以我
的
问题是,如果我真的可以这样训练我
的
发电机。 首先,我用实数和输出1训练我
的
鉴别器,然后用
生成
器和输出0
生成
<em
浏览 6
提问于2022-06-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
什么是神经结构学习中
的
“
对抗
性扰动”?
、
、
我在tensorflow站点上通过了NSL上
的
,以及关于“
图像
分类
的
对抗
性正则化”
的
。从概念上讲,我不清楚这是如何工作
的
。如何
生成
额外
的
对抗
性样本,
对抗
性培训意味着什么,以及它如何帮助实现更高
的
准确性/性能?额外
的
代码确实很短,但是这段代码在幕后做什么还不清楚。会感激从外行人
的
角度一步一步
的
解释。
浏览 7
提问于2019-11-11
得票数 1
回答已采纳
2
回答
生成
性
对抗
网络
是否需要类别标签?
、
、
、
我正在尝试理解GAN是如何训练
的
。我相信我理解
对抗
训练
的
过程。我似乎找不到
的
信息是: GANs在训练过程中是否使用类标签?我目前
的
理解是否定
的
--因为鉴别器只是试图区分真实或虚假
的
图像
,而
生成
器试图创建真实
的
图像
(但不是任何特定类别的
图像
)。 如果是这样,那么研究人员建议如何使用鉴别器
网络
进行分类任务?该
网络
将只能在真实或虚假
图像</em
浏览 4
提问于2017-07-05
得票数 0
1
回答
将绘图转换为nparray
、
、
、
、
我有一个形状为(74, 743)
的
numpy数组,它代表了几秒钟人类语音
的
语谱图。我可以使用plt.subplots.matshow轻松地将其转换为matplotlib图,但我想知道是否可以将该图转换为原始
的
numpy数组?至少,matplotlib如何从任意形状
的
数组
生成
图像
?我正在尝试创建一个
生成
性
的
对抗
性
网络
,它将
生成
光谱图
的
图像
(这是由于该
网络</
浏览 10
提问于2019-06-25
得票数 0
1
回答
GANs固有的类不平衡?
、
在GAN中,有两个相互
对抗
的
网络
,一个是分类器,对手试图通过
生成
虚假
图像
来欺骗分类器。所有从GAN
生成
的
图像
都将是假
的
,所以如果算法运行足够长
的
时间,就会出现类不平衡,对吧?
浏览 8
提问于2017-08-05
得票数 1
1
回答
生成
对抗
性文本到
图像
合成
、
、
、
有人能解释这句话
的
含义吗?“深层
网络
已经被证明可以学习嵌入对之间
的
内插趋于接近数据流形
的
表示”。 参考资料:论文
生成
对抗
性文本到
图像
合成第4.3节
浏览 0
提问于2020-07-08
得票数 3
回答已采纳
1
回答
GANs中模式下降和模式折叠
的
区别?
、
、
我知道模式折叠,即
生成
器产生有限种类
的
样本,但是我没有找到一个很好
的
关于模式下降
的
解释。 谁有好
的
答案?
浏览 19
提问于2019-06-19
得票数 5
回答已采纳
1
回答
如何在训练后使用GAN模型
、
在测试过程中,我们是否需要对数据进行归一化(就像我们在GAN训练期间进行归一化一样)?
浏览 3
提问于2021-10-29
得票数 1
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