生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。
在介绍DeblurGANv2之前,我们需要大概了解一下GAN,GAN最初的应用是图片生成,即根据训练集生成图片,如生成手写数字图像、人脸图像、动物图像等等,其主要结构如下:
最近,MMDetection 的新版本 V2.18.1 中加入了社区用户呼唤已久的混淆矩阵绘制功能。
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。
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/
项目地址:https://github.com/JiahuiYu/generative_inpainting
本文大约 8000 字,阅读大约需要 12 分钟 第一次翻译,限于英语水平,可能不少地方翻译不准确,请见谅!
生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
在之前的文章中,我们介绍了 GAN 的原理以及如何评价训练好的模型。可能有小伙伴看到,怎么生成的都是单一类别的图片呢,像 CIFAR10 和 ImageNet,都包含了多种类别的图片,如果我想训练一个能够生成多种类别图片的生成对抗网络该怎么做呢?
Orange是Python语言中一个强大的机器学习包,主要用于实现数据挖掘和有监督的机器学习,包括分类,回归等等。在Orange的使用过程中并不需要用户像使用Sklearn那样记性复杂的参数设置,甚至进行必要的参数优化(尽管我们必须承认这些功能有时候是很有用,而且在Sklearn中是相当强大的),但是对于一些初学者尤其是没有编程基础的生物学专业的用户来说,一种简单有效,且适用性强的数据挖掘方法才是真正被需要的。因此今天我们就以Orange为例,为大家介绍一下如何通过Orange来解决数据分类预测的问题。 第
AI 研习社按:此前我们曾编译了一篇英文教程,详细介绍了如何基于 PyTorch 平台用 50 行代码实现 GAN(生成对抗网络),详情参见:在 PyTorch 上跑 GAN 只需要 50 行代码,不试试?近期,针对文中介绍的“50 行代码 GAN 模型”,有开发者指出了局限性,并基于此模型给出了改进版本,也就是本文将要介绍的“130 行代码实现 GAN 二维样本”。本文原载于知乎专栏,作者達聞西,雷锋网 AI 研习社经授权发布。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 50行GAN代码的问题 Dev Nag
上两篇分析了群的活跃状况,成员活跃状况,以及一些文本的分析,包括词云,聊天关键字, 实体识别,情感分析等等,这篇只围绕一个问题来,那就是提取谈话内容的问题,并找到类似 的问题,通过这个分析,我们可以大
Step1、简单来了解一下Python这门编程语言,Python语言是由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,目前是全球最流行的编程语言之一。Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。它具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。它是初学者的语言:Python 对初级程序员而言,是一种伟大的语言,它支持广泛的应用程序开发,从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
当时耗费数周,手动标注了数 K 条微博账号数据集,正负样本 1:1,构建识别模型,准确度在 85% 左右。
机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价,混淆矩阵中存在多个评价指标,这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣,以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途。
对于学过C语言的人来说,python其实很简单。学过一种语言,学习另一种语言,很显然的能感觉到,语言大体上都是相通的。当然,没学习过C语言,不是就不能学习python,python相对于其他语言,还是入手最简单的。
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。
本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。
上一篇我们介绍了Fisher线性判别分析的原理及实现,而在判别分析中还有一个很重要的分支叫做二次判别,本文就对二次判别进行介绍: 二次判别属于距离判别法中的内容,以两总体距离判别法为例,对总体G1,,G2,当他们各自的协方差矩阵Σ1,Σ2不相等时,判别函数因为表达式不可化简而不再是线性的而是二次的,这时使用的构造二次判别函数进行判别类别的方法叫做二次判别法,下面分别在R和Python中实现二次判别: R 在R中,常用的二次判别函数qda(formula,data)集成在MASS包中,其中formula形式为
假设一个城市治安混乱,很快,这个城市里就会出现无数的小偷。在这些小偷中,有的可能是盗窃高手,有的可能毫无技术可言。假如这个城市开始整饬其治安,突然开展一场打击犯罪的「运动」,警察们开始恢复城市中的巡逻,很快,一批「学艺不精」的小偷就被捉住了。之所以捉住的是那些没有技术含量的小偷,是因为警察们的技术也不行了,在捉住一批低端小偷后,城市的治安水平变得怎样倒还不好说,但很明显,城市里小偷们的平均水平已经大大提高了。
LEfSe分析即LDA Effect Size分析,是一种用于发现和解释高维度数据 生物标识(基因、通路和分类单元等)的分析工具,可以进行两个或多个分组的比较,它强调统计意义和生物相关性,能够在组与组之间寻找具有统计学差异的生物标识(Biomarker)。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1905.12616.pdf
计算Fisher线性判别函数。 首先将数据集 、 、 、 、和合并协方差阵 输入:
Classic_model_examples/2016_DCGAN_ImageProduction at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHub
50行GAN代码的问题 Dev Nag 写的 50 行代码的 GAN,大概是网上流传最广的,关于GAN最简单的小例子。这是一份用一维均匀样本作为特征空间(latent space)样本,经过生成网络变换后,生成高斯分布样本的代码。结构非常清晰,却有一个奇怪的问题,就是判别器(Discriminator)的输入不是2维样本,而是把整个mini-batch整体作为一个维度是batch size(代码中batch size等于cardinality)那么大的样本。也就是说判别网络要判别的不是一个一维的目标分布
前几天发布的一篇文章中我们曾提到国外的AI捏脸应用FaceApp引发大量关注。它能让人一键变成老人,一键返老还童,一键由男变女,一键破涕为笑,一键失去头发……
原文地址:http://blog.evjang.com/2016/06/generative-adversarial-nets-in.html
信息检索领域的一个重要任务就是针对用户的一个请求query,返回一组排好序的召回列表。
这部分教程主要介绍如何创建一个Python工程并使其具有Pycharm的代码风格。你将会看到Pycharm使你的源码变得非常简洁美观,带有合适的缩进、空格等等,因此Pycharm也是一款代码质量管理的利器。
一个错误的个人使用,因为我的TensorFlow版本较老。keras并没有被集成进来。
核心思想是在风格迁移解开网络中的使用多个重叠的局部判别器,实现人类面部图像之间局部细节风格迁移达到虚拟化妆与卸妆的效果,实现对戏剧性化妆风格的高频细节迁移。以前基于全局对抗的网络无法实现这样细节迁移,作者通过局部对抗判别器实现在不同的图像两张图像实现来细节迁移,在图像指定ROI区域重叠使用局部判别器实现了人脸的化妆与卸妆效果,图示如下:
为什么要进行数据降维?直观地好处是维度降低了,便于计算和可视化,其深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃,并且数据降维保留了原始数据的信息,我们就可以用降维的数据进行机器学习模型的训练和预测,但将有效提高训练和预测的时间与效率。
选自GitHub 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中,作者在 MNIST 上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。 项目链接:https://github.com/kvmanohar22/Generative-Models 本项目总结了使用变分自编码器(Variational Autoencode,VAE)和生成对抗网络(GAN)对给定数据分布进行建模,并且对比了这些模型的性能。你可能会问:我们已经有了数百万张图像
来源:机器之心 本文长度为3071字,建议阅读6分钟 本文在 MNIST 上对VAE和GAN这两类生成模型的性能进行了对比测试。 项目链接:https://github.com/kvmanohar22/ Generative-Models 变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。 本项目总结了使用变分自编码器(Variational Autoencode,VAE)和生成对抗网络(GAN)对给定数据分布进行建模,并且对比了这些模型的性能。你可能会问:我们已经
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)是一种无监督学习的深度学习模型,由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN包含两个相互竞争的神经网络:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器试图生成看起来像真实数据的假数据,而判别器则试图区分真实数据和生成数据。通过这种对抗过程,生成器能够生成非常逼真的数据。本教程将详细介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的GAN,并展示其在MNIST数据集上的应用。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 目录 基于历史的MBR分析 购物篮分析 决策树 遗传算法 聚类分析 连接分析 OLAP分析 神经网络 判别分析 逻辑回归分析 1.基于历史的MBR分析 基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较。 MBR中有两个主要的要素
前面介绍了生成对抗网络,今天从最简单的对抗网络代码开始看起来,通过四个开源生成模型的代码,一步步看到较复杂的代码。 gan学习到的特征可参考学习语义特征理解世界-InfoGAN代码复现,更多效果后续推
github:https://github.com/chenyang1999/KerasGAN/blob/master/gan/gan.py
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识,其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。
#!/usr/bin/python3 #vim: set fileencoding=utf-8
这就是我们出的新方法:批量核范数最大化(Batch Nuclear-norm Maximization)。
选自arXiv 机器之心编译 参与:吴攀 生成对抗网络(GAN)是近来人工智能研究的一大热门,在生成逼真的样本上已经取得了非常优异的表现。但这并不是唯一的生成方法,近日,来自加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系和认知科学系的几位研究者连发两篇论文,介绍了一种被称为内审(introspection)的方法,并且在分类和生成的实际实验上都取得了出色的表现。机器之心对这两篇论文进行了摘要介绍。 论文一:内审式分类器学习:生成式地使能(Introspective Classifier Learning: Empo
《冰雪奇缘》讲述的是在一个四面环海、风景如画的阿伦黛尔王国,公主艾莎天生具有制造冰雪的超能力,将任何的场景转眼变成“冰天雪地”般的特效,十分的神奇。
不知七夕大家成功检测到对象没? 没有检测到也别着急 小编这不是带着 MMGeneration 来了吗! 那么怎么生成对象呢? 对象是什么,对象怎么生成?今天小编就来带领大家学习一下到底怎么生成对象,关
改变全连接为局部连接,这是由于图片的特殊性造成的(图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的),通过局部连接和参数共享大范围的减少参数值。可以通过使用多个filter来提取图片的不同特征(多卷积核)。
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