生成对抗网络（GAN，Generative adversarial network）自从2014年被lan Goodfellow提出以来，掀起了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。
深度生成模型可以应用到学习目标分布的任务上。它们近期在多种应用中发挥作用，展示了在自然图像处理上的巨大潜力。生成对抗网络（GAN）是主要的以无监督方式学习此类模型的方法之一。GAN 框架可以看作是一个两人博弈，其中第一个玩家生成器学习变换某些简单的输入分布（通常是标准的多变量正态分布或均匀分布）到图像空间上的分布，使得第二个玩家判别器无法确定样本术语真实分布或合成分布。双方都试图最小化各自的损失，博弈的最终解是纳什均衡，其中没有任何玩家能单方面地优化损失。GAN 框架一般可以通过最小化模型分布和真实分布之间的统计差异导出。
生成对抗网络 (GAN) 是一类功能强大的神经网络，具有广泛的应用前景。GAN 本质上是由两个神经网络组成的系统——生成器 (Generator) 和鉴别器 (Discriminator)——二者相互竞争。
---- 新智元专栏 作者：卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练（Cooperative Training），通过交替训练生成器（G）和调和器（M），无需任何预训练即可稳定地降低当前分布与目标分布的JS散度，且在生成性能和预测性能上都超越了以往的算法。对于离散序列建模任务来说，该算法无需改动模型的网络结构，同时计算代价较理想，是一种普适的高效算法。本文是论文第一作者卢思迪带来的解读。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.
---- 作者：卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练（Cooperative Training），通过交替训练生成器（G）和调和器（M），无需任何预训
【导读】生成对抗网络(GANs) 是一类深度生成模型，旨在以无监督方式来学习目标的分布。虽然这类模型已成功应用并解决很多问题，但由于需要大量超参数微调、神经网络结构的设计及众多训练技巧等原因，导致GANs 的训练一直以来是个很大的挑战。为了解决GANs 的量化标准以及对其失败模式分析等问题，许多研究者提出了一系列损失函数、正则化方法、归一化及不同的网络结构来解决GANs 模型的量化标准问题并试图从其失败模式中找到有效的解决方案。本文中，我们将从实践的角度清醒地认识当前GANs 的研究现状。通过复现一些性能最佳的模型，来探索当前整个 GANs 的研究情况。此外，我们进一步讨论了GANs 模型一些常见的陷阱(pitfall) 及复现问题。最后，我们在GitHub 开源了本文的研究项目，并在TensorFlow Hub 上提供了预训练的模型。
在 Vue 开发过程中，我们通常使用.vue文件进行开发，然后上线时打包成一个js最后在页面中加载然后渲染 DOM。
## plop 模板工具 概述 plop 模板生成cli 安装 // 全局安装 npm i -g plop // 本地安装 npm i --save-dev plop 配置文件 // 更目录创建文件 plopfile.js plop将已该文件作为执行入口 // 导出执行函数 module.exports = function(plop){ plop.getGenerator("模板名称", { description: "操作描述", prompts:
为了帮助其他想要了解更多关于GAN技术的人，我想按照我阅读的顺序分享一些我读过的文章。在阅读这些论文之前，如果您不熟悉这些论文，我建议您学习一些深度学习的基础知识。 我也相信其中一些论文背后的数学可能非常困难，所以如果你觉得不舒服，你可以跳过这些部分。
ECMAScript 2018 (ES9) 在 6 月底正式发布，带来了很多新特性。关于 ES7 和 ES8 相关的知识，可以查看这篇文章 ES2016 和 ES2017 学习。目前大部分 ES7 和 ES8 的特性都得到主流浏览器的支持，而 ES9 的新特性还未能实现很好的兼容性。
作者：İdil Sülo, Middle East Technical University
这是专栏《AI初识境》的第11篇文章。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。
这篇文章主要工作是：将原先的Stack GAN的两阶段的堆叠结构改为了树状结构。包含有多个生成器和判别器，它们的分布像一棵树的结构一样，并且每个生成器产生的样本分辨率不一样。另外对网络结构也进行了改进。 文章被2017年ICCV（International Conference on Computer Vision）会议录取。
生成对抗网络（GAN）是一类非常强大的神经网络，具有非常广阔的应用前景。GAN 本质上是由两个相互竞争的神经网络（生成器和判别器）组成的系统。
文件操作的时候使用with语句可以自动调用关闭文件操作，即使出现异常也会自动关闭文件操作。
GAN的思想就是：这是一个两人的零和博弈游戏，博弈双方的利益之和是一个常数，比如两个人掰手腕，假设总的空间是一定的，你的力气大一点，那你就得到的空间多一点，相应的我的空间就少一点，相反我力气大我就得到的多一点，但有一点是确定的就是，我两的总空间是一定的，这就是二人博弈，但是呢总利益是一定的。
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最近英伟达在 GAN 领域最大的研究突破莫过于 StyleGAN2 了。这一新的研究提升了生成图像的质量，实现了最新的 SOTA。论文公开的同时，英伟达也公开了相关的代码和 Colab 笔记，你可以直接在线使用。
好的各位小伙伴，上次分享的【springAOP—实现通知系统的全过程】大家学会了吗？ 如果学会了那么我们今天就继续分享！ 好了又到了共享知识的时刻了 准备好了吗？ 今天的共享的顾问【参谋】嘻嘻 顾问【参谋】(Advisor) 顾问【参谋】是将通知进行了包装,根据通知的不同类型,在不同的时刻点,将切面织入到指定的方针对象的某些连接点(办法)。 这是我们上一次的配置文件，今天我们继续在上面进行演示。 PointCutAdvisor 是顾问【参谋】的一种,它是一个接口,有两个完成类。 NameMatchMet
题目：《实例正则化：快速风格化缺失的成分》 文章地址：《Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization》 a
【新智元导读】随着GAN越来越多的应用到实际研究当中，其技术中的缺陷与漏洞也随之出现。从实际角度对GAN的当前状态进行深入挖掘与理解就显得格外重要。来自Google Brain的Karol Kurach等人重现了当前的技术发展水平，探索GAN的景观，并讨论常见的陷阱和可重复性等问题。
最常见的评价GAN的方法就是主观评价。主观评价需要花费大量人力物力，且存在以下问题：
在其加持之下，7B参数的Llama在多个数据集上超越了540B的“谷歌版GPT”PaLM。
本文讨论一个很酷的项目 - 在 Linux 内核中运行的完整 Python 解释器。
猫哥是一个常年混迹在 GitHub 上的猫星人，所以发现了不少好的前端开源项目，在此分享给大家。
好的各位小伙伴 又到了分享知识的时间 准备好了吗？ 今天的分享的顾问 顾问(Advisor) 顾问是将通知进行了包装,根据通知的不同类型,在不同的时间点,将切面织入到指定的目标对象的某些连接点(方法)。 这是我们上一次的配置文件，今天我们继续在上面进行演示。 PointCutAdvisor 是顾问的一种,它是一个接口,有两个实现类。 NameMatchMethodPointCutAdvisor名称匹配方法 切入点顾问。 利用名称匹配定义一个前置顾问！包含了指定通知和指定的方法！ 这样我们的这个前置顾
卷积神经网络（CNN）在卷积（权重共享和局部连接）和池化（平移等变）方面的强大能力，让其已经成为了现今计算机视觉领域的主导技术。但最近，Transformer 架构已经开始在图像和视频识别任务上与 CNN 比肩。其中尤其值得一提的是视觉 Transformer（ViT）。这种技术会将图像作为 token 序列（类似于自然语言中的词）来解读。Dosovitskiy et al. 的研究表明，ViT 在 ImageNet 基准上能以更低的计算成本取得相当的分类准确度。不同于 CNN 中的局部连接性，ViT 依赖于在全局背景中考虑的表征，其中每个 patch 都必须与同一图像的所有 patch 都关联处理。
推荐操作环境：windows7系统、jquery3.2.1版本，DELL G3电脑。
这组效果惊艳到可怕的成果，出自英伟达的研究人员最近提出的一种新的生成器架构，基于风格迁移，将面部细节分离出来，由模型进行单独调整，从而大幅度超越传统GAN等模型，生成的面部图像结果简直逼真到可怕，可以说是GAN 2.0。
生成器函数在 JavaScript 中的出现早于引入 async/await，这意味着在创建异步生成器（始终返回 Promise 且可以 await 的生成器）的同时，还引入了许多需要注意的事项。
选自Apple 参与：机器之心编辑部 从 CoreML 到自动驾驶汽车，苹果的新技术探索在形成产品之前通常都会处于接近保密的状态，直到去年 12 月底，他们才以公司的名义发表了第一篇机器学习领域里的学术论文，介绍了自己在改善合成图像质量方面的研究。最近，这家以封闭而闻名的科技巨头突然宣布将以在线期刊的形式定期发表自己在机器学习方面的研究，而这份期刊的第一篇文章主要探讨的依然是合成图像的真实性，让我们先睹为快。 苹果机器学习期刊：https://machinelearning.apple.com/ 现在，神经
花下猫语：近日，Python 之父在 Medium 上开通了博客，并发布了一篇关于 PEG 解析器的文章（参见我翻的 全文译文）。据我所知，他有自己的博客，为什么还会跑去 Medium 上写文呢？好奇之下，我就打开了他的老博客。
苹果公司通过试验证明，使用细化后的图像进行训练可以大幅提高多种机器学习任务中模型的准确度。为了克服这种缺陷，他们制定了一种细化合成图像的方法，用以提高图像的真实度。以下是苹果公司发布在名为“Apple
生成对抗网络（GAN）[Hong et al., 2017] 是生成模型的一大类别，两个竞争的神经网络——鉴别器 D 和生成器 G 在其中玩游戏。训练 D 用于分辨数据的真假，而 G 用于生成可以被 D 误识别为真数据的假数据。在 Goodfellow 等 [2014] 提出的原始 GAN（我们称之为标准 GAN，即 SGAN）中，D 是分类器，用于预测输入数据为真的概率。如果 D 达到最佳状态，SGAN 的损失函数就会近似于 JS 散度（Jensen–Shannon divergence，JSD）[Goodfellow et al., 2014]。
卷积神经网络（convoluitonal neural networks，CNN）凭借强大的卷积和池化（pooling）能力，在计算机视觉领域占领主导地位。
选自arXiv 作者：Zhuowen Tu、Ce Liu等 机器之心编译 编辑：Panda Transformer 已经为多种自然语言任务带来了突飞猛进的进步，并且最近也已经开始向计算机视觉领域渗透，开始在一些之前由 CNN 主导的任务上暂露头角。近日，加州大学圣迭戈分校与 Google Research 的一项研究提出了使用视觉 Transformer 来训练 GAN。为了有效应用该方法，研究者还提出了多项改进技巧，使新方法在一些指标上可比肩前沿 CNN 模型。 卷积神经网络（CNN）在卷积（权重共
上图并没有出现cli1-ui和cli1-permission目录 cli1-ui没有出现的原因是项目第一次创建没有对应的模型文件，虽然生成器为你提供了一个example_mode.js模型配置文件，但此文件仅仅用于示例作用。
互联网的内容繁杂，一不小心就会看到一些“辣眼睛”的内容，比如裸女，这也是为什么我们需要审核人员的存在。当然，受益于 AI 技术的发展，现在很多审核工作已经自动化了。不过，仅仅识别出来还不够，要是能为她们穿上衣服就更好了。
Vite 4.3 相比 Vite 4.2 取得了惊人的性能提升，下面和大家分享一下 Vite 4.3 性能大幅提升的幕后技术细节，深度阅读，全程高能。
【新智元导读】康奈尔大学研究员结合贝叶斯和对抗生成网络，在6大公开基准数据集上实现了半监督学习的最佳性能，同时，这也是迈向终极无监督式学习的一大步。研究提出了一个实用的贝叶斯公式，用GAN来进行无监督学习和半监督式学习。这种新提出的方法，简洁性是其最大的优势——推理是直接进行的、可解释的、稳定的。所有的实验结果的获得，都不需要参数匹配，正则化或者任何的特别（ad-hoc）技巧。 康奈尔大学的 Andrew Gordon Wilson 和 Permutation Venture 的 Yunus Saatch
一句话解释：包含了yield关键字的函数就是生成器，它的返回值是一个生成器对象。我简单画了个示意图：
生成对抗性网络（GAN）是一类功能强大的神经网络，具有广泛的应用前景。它们本质上是由两个神经网络组成的系统：一个是生成神经网络，另一个是鉴别神经网络。
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前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN 领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了。
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