生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是近年来人工智能领域中备受瞩目的创新之一。它以其独特的结构和训练方式在图像生成和修复领域展现出惊人的潜力。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。
2014年 Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络（GAN）。这篇文章主要介绍在Keras中搭建GAN实现图像去模糊。所有的Keras代码可点击这里。
选自GitHub 作者：eriklindernoren 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源、李泽南 生成对抗网络一直是非常美妙且高效的方法，自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一个生成对抗网络以来，各种变体和修正版如雨后春笋般出现，它们都有各自的特性和对应的优势。本文介绍了主流的生成对抗网络及其对应的 PyTorch 和 Keras 实现代码，希望对各位读者在 GAN 上的理解与实现有所帮助。 PyTorch 实现地址：https://github.com/eriklindernoren/
生成对抗网络及其变体的实现分为基于 Keras 和基于 PyTorch 两个版本。它们都是按照原论文实现的，但模型架构并不一定完全和原论文相同，作者关注于实现这些论文最核心的思想，而并不确定所有层级的配置都和原论文完全一致。本文首先将介绍各种 GAN 的论文摘要，然后提供详细论文和实现的地址。
随着深度学习模型在各个领域的广泛应用，模型的安全性和防御能力变得尤为重要。攻击者可能会利用模型的漏洞进行对抗性攻击，导致模型输出错误的结果。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的安全与防御，并提供详细的代码示例。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
【导读】当地时间 10月 22 日到10月29日，两年一度的计算机视觉国际顶级会议 International Conference on Computer Vision（ICCV 2017）在意大利威尼斯开幕。Google Brain 研究科学家 Ian Goodfellow 在会上作为主题为《生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）》的Tutorial 最新演讲, 介绍了GAN的原理和最新的应用。昨天我们介绍了此内容，请查看 【干货】Google GAN之父Ian
生成对抗网络（GAN）专知荟萃 一、理论学习 二、报告 三、教程 四、综述 五、中文博客资料 六、Github资源以及模型 七、最新研究论文 一、理论学习 训练GANs的技巧 参考链接：[http://papers.nips.cc/paper/6124-improved-techniques-for-training-gans.pdf] Energy-Based GANs 以及Yann Le Cun 的相关研究 参考链接：[http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet
选自Sicara Blog 作者：Raphaël Meudec 机器之心编译 参与：陈韵竹、李泽南 2014 年，Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络（GAN），今天，GAN 已经成为深度学习最热门的方向之一。本文将重点介绍如何利用 Keras 将 GAN 应用于图像去模糊（image deblurring）任务当中。 Keras 代码地址：https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan 此外，请查阅 DeblurGAN 的原始论文（https://arx
△ 来源：Kaggle blog 从2014年诞生至今，生成对抗网络（GAN）始终广受关注，已经出现了200多种有名有姓的变体。 这项“造假神技”的创作范围，已经从最初的手写数字和几百像素小渣图，拓展
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）由Ian Goodfellow等人在2014年提出，通过生成器和判别器两个神经网络的对抗训练，成功实现了高质量数据的生成。GANs在图像生成、数据增强、风格迁移等领域取得了显著成果，成为深度学习的重要分支。本文将深入探讨GANs的基本原理、核心算法及其在实际中的应用，并提供代码示例以帮助读者更好地理解和掌握这一技术。
协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零、前言 一、TensorFlow 简介 二、回归 三、神经网络：感知器 四、卷积神经网络 五、高级卷积神经网络 六、循环神经网络 七、无监督学习 八、自编码器 九、强化学习 十、移动计算 十一、生成模型和 CapsNet
生成式人工智能是人工智能和创造力交叉的一个令人兴奋的领域，它通过使机器能够生成新的原创内容，正在给各个行业带来革命性的变化。从生成逼真的图像和音乐作品到创建逼真的文本和沉浸式虚拟环境，生成式人工智能正在突破机器所能实现的界限。在这篇博客中，我们将探索使用 VAE、GAN 和 Transformer 的生成式人工智能的前景，深入研究其应用、进步及其对未来的深远影响。
强化学习（Reinforcement Learning）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是两种重要的机器学习方法，它们各自有着不同的学习目标、过程和结果。本文将介绍强化学习和生成对抗网络的区别和联系，并详细解释它们的目标、过程和结果。
对于摄影的新境界，计算摄影学的应用是一种创新的领域，它将传统摄影技术与计算机科学相结合，开创了许多新的摄影可能性。本文将探讨计算摄影学在创新摄影中的应用，包括其部署过程、项目介绍以及未来发展方向。
大佬新番：吴恩达送出深度学习新手大礼包 作者 | 李秋键 头图 | 下载于ICphoto 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 引言： 近几年来，GAN生成对抗式应用十分火热，不论是抖音上大火的“蚂蚁牙黑”还是B站上的“复原老旧照片”以及换脸等功能，都是基于GAN生成对抗式的模型。但是GAN算法对于大多数而言上手较难，故今天我们将使用最少的代码，简单入门“生成对抗式网络”，实现用GAN生成数字。 其中生成的图片效果如下可见： 模型建立 1.1 环境要求 本次环境使用的是pyt
计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和处理图像、视频以及其他视觉数据。计算机视觉的发展已经在各个领域产生了深远的影响，包括医学诊断、自动驾驶、安全监控、人脸识别等。本文将从基础概念到高级应用，介绍计算机视觉的重要内容，并提供相关代码示例，让您深入了解这一领域。
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 本文主要讨论使用生成式对抗网络实现图像去模糊。 代码：https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan 生成对抗网
【导读】生成对抗网络（GAN）是Ian Goodfellow在2014年在其论文Generative Adversarial Nets中提出来的，可以说是当前最炙手可热的技术了。本文基于Keras框架构建GAN网络，解决图像锐化问题。首先介绍了GAN的基本网络架构，然后从数据、模型、训练等几个方面介绍GAN在图像锐化的应用。本文是一篇很好的GAN学习实例，并且给出了许多不错的GAN学习链接，对GAN感兴趣的读者不容错过！ 作者 | Raphaël Meudec 编译 | 专知 参与 | Li Yongxi,
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。难能可贵的是，博客作者三月份才刚高中毕业，然后利用上大学之前的时间完成了这篇文章。
机器学习（ML）和人工智能（AI）在绘图计算领域的应用正在改变传统的设计和绘图方式。通过自动化设计生成、图像识别和增强现实等技术，AI和ML提高了绘图的效率和精度。本案例分析将探讨机器学习和人工智能对未来绘图计算的影响，并提供实际案例和代码示例展示其应用。
随着深度学习技术的快速发展，图像生成成为了一个备受关注的研究领域。深度学习模型在图像生成任务上取得了令人瞩目的成果，例如生成逼真的图像、图像风格转换等。本文将介绍基于深度学习的图像生成方法以及应用领域，并探讨其未来的发展方向。
译：A Beginner's Guide to Generative Adversarial Networks (GANs) https://skymind.ai/wiki/generative-adversarial-network-gan
有GitHub小伙伴提供了前人的肩膀供你站上去。TA汇总了18种热门GAN的PyTorch实现，还列出了每一种GAN的论文地址，可谓良心资源。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出，是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一。它的核心思想是：同时训练两个相互协作、同时又相互竞争的深度神经网络（一个称为生成器 Generator，另一个称为判别器 Discriminator）来处理无监督学习的相关问题。在训练过程中，两个网络最终都要学习如何处理任务。 通常，我们会用下面这个例子来说明 GAN 的原理：将警察视为判别器，制造假币的犯罪分子视为生
如今有大量的资源可以用来学习计算机视觉技术，那我们如何从众多教程中进行选择呢？哪个值得我们去投入时间呢？
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是深度学习领域的一项重要技术，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。GANs以其独特的生成模型结构和训练方式在图像生成、风格迁移、超分辨率等任务上取得了显著的成果。本文将深入介绍GANs的基本原理、训练过程，以及在实际应用中的一些成功案例。
github:https://github.com/chenyang1999/KerasGAN/blob/master/gan/gan.py
在上一篇文章《实战生成对抗网络[2]：生成手写数字》中，我们使用了简单的神经网络来生成手写数字，可以看出手写数字字形，但不够完美，生成的手写数字有些毛糙，边缘不够平滑。
地址：https://www.zhihu.com/people/yilan-zhong-shan-xiao-29-98
李宏毅（Hung-yi Lee）目前任台湾大学电机工程学系和电机资讯学院的助理教授，他曾于 2012 年获得台湾大学博士学位，并于 2013 年赴麻省理工学院（MIT）计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）做访问学者。他的研究方向主要是机器学习（深度学习）和语音识别。
在深度学习中，自监督学习和对抗性训练是两种强大的技术。自监督学习通过设计预任务来生成伪标签，减少对标注数据的依赖；对抗性训练通过生成对抗样本，提高模型的鲁棒性。本文将详细讲解如何使用Python实现自监督学习与对抗性训练，包括概念介绍、代码实现和示例应用。
上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征，能够“无中生有”的由一组随机数向量生成手写字符的图片。 这个“创造能力”我们在模型中分为编码器和解码器两个部分。其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后，在数字层面对编码结果进行微调，再解码生成图片的过程。所生成的图片，是对原样本图的某种变形模仿。
今天，谷歌推出了新开源框架——神经结构学习（NSL），它使用神经图学习方法，来训练带有图（Graph）和结构化数据的神经网络，可以带来更强大的模型。
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。
机器学习和人工智能（AI）在过去的十年里取得了显著的进展。特别是在艺术创作领域，AI绘画工具的出现为艺术家和设计师提供了新的创作方式和可能性。这些工具利用深度学习算法，能够自动生成或辅助创作高质量的艺术作品。
【新智元导读】这是一份生成对抗（神经）网络的重要论文以及其他资源的列表，由 Holger Caesar 整理，包括重要的 workshops，教程和博客，按主题分类的重要论文，视频，代码等，值得收藏学习。 目录 Workshops 教程 & 博客 论文 理论 & 机器学习 视觉应用 其他应用 幽默 视频 代码 Workshops NIP 2016 对抗训练 Workshop 【网页】https://sites.google.com/site/nips2016adversari
不管人工智能和机器学习系统在生产中宣称的稳健性如何，没有一个系统能够完全抵御对手的攻击，也没有一个技术能够通过恶意输入来愚弄算法。结果表明，即使在图像上产生很小的扰动，也能以很高的概率愚弄最好的分类器。考虑到“人工智能即服务”业务模式的广泛推广问题，亚马逊、谷歌、微软、克拉里菲等公司已经将易受攻击的系统提供给最终用户。
本文主要带领读者了解生成对抗神经网络（GAN），并使用提供的face数据集训练网络
文中的链接请点击网址：http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/ 预备知识 你必须有大学数学知识。你可以在深度学习这本书的前几章中回顾这些概念： 深度学
在本章中，我们将研究生成对抗网络（GAN）。 它们是一种深度神经网络架构，它使用无监督的机器学习来生成数据。 他们在 2014 年由 Ian Goodfellow，Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的论文中介绍，可在以下链接中找到。 GAN 具有许多应用，包括图像生成和药物开发。
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。
研究意义 随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，GANs在图像和视频技术中的潜在应用越来越受到重视。GANs在图像生成方面的应用可以极大地提升图像处理和生成的效率和质量，使其在艺术创作、虚拟现实、医学影像等领域具有广阔的应用前景。 在视频合成领域，GANs通过生成连续的视频帧，实现了从静态图像到动态视频的转换。这种技术可以应用于电影制作、游戏开发、虚拟现实等多个领域，极大地丰富了视觉内容的呈现方式。此外，GANs在视频修复和去噪、视频超分辨率等方面也展现了巨大的潜力，为视频处理技术的发展提供了新的思路。 总之，GANs作为一种强大的生成模型，不仅在图像和视频技术中具有重要应用前景，还为未来视觉技术的发展提供了新的可能性。本文将深入探讨GANs在图像和视频技术中的最新进展和应用前景，为未来研究和应用提供参考。
随着计算机视觉技术的不断发展，超分辨率图像生成成为一个备受关注的研究领域。在许多应用中，高分辨率图像对于提高图像质量和细节的可见性至关重要。超分辨率图像生成利用机器学习模型，通过学习低分辨率图像与其对应的高分辨率图像之间的映射关系，从而实现将模糊模糊的图像转换为清晰的高分辨率图像。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。 在数学上，高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布，也称为高斯分布，是一种连续概率分布，由其概率密度函数 (PDF) 定义： pdf(x) = (1 / (σ * sqrt(2 * π))) * e^(- (x — μ)² / (2 * σ²)) 其中 x 是随机变量，μ 是均值，σ 是标准差。 通过生成具有正态分布的随机
来源 | 新智元 编译 | 肖琴 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文授权转载自新智元，主要介绍了一种“自注意力生成对抗网络”（SAGAN）。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】图像合成是计算机视觉中的一个重要问题。谷歌大脑的Ian Goodfellow等人在他们的最新研究中提出“自注意力生成对抗网络”（SAGAN），将自注意力机制引入到卷积GAN中，作为卷积的补充，在ImageNet多类别图像合成任务中取得了最优的结果。（论文地址：https://arxiv.org/p
风格迁移这一想法与纹理生成的想法密切相关，在 2015 年开发出神经风格迁移之前，这一想法就已经在图像处理领域有着悠久的历史。但事实证明，与之前经典的计算机视觉技术实现相比，基于深度学习的风格迁移实现得到的结果是无与伦比的，并且还在计算机视觉的创造性应用中引发了惊人的复兴。
原文：https://theaisummer.com/Deep-Learning-Algorithms/
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