首页 > TAG信息列表 > 鉴别器

论文笔记-Multi-Adversarial Domain Adaptation

摘要 文章提出了一种多对抗域自适应(MADA Multi - Adversarial Domain Adaptation)方法,它能够捕捉 多模式结构 以基于 多个域鉴别器实现不同数据的细粒度对齐。 ps :其实就是对齐的更细,相较于 DAAN 那种源域和目标域整体的对齐,把域根据分类任务划分,按一个个类进行对齐。 1. 介绍

EvaluatorFilter简介说明

转自: http://www.java265.com/JavaCourse/202201/2155.html LogBack简介: Logback是由log4j创始人设计的另一个开源日志组件,中文网站 http://www.logback.cn/ 。它当前分为下面下个模块: logback-core:其它两个模块的基础模块logback-classic:它是log4j的一个改良版本,同时它完整实

Mybatis系列第9篇:延迟加载、鉴别器、继承怎么玩?

Mybatis系列目标:从入门开始开始掌握一个高级开发所需要的Mybatis技能。 这是mybatis系列第9篇,源码位于文章尾部! 建库建表 创建一个db:javacode2018 4张表: t_user(用户表) t_goods(商品表) t_order(订单表) t_order_detail(订单明细表) 表之间的关系: t_order和t_user是一对一

面向域不变的单幅图像去雾(Towards Domain Invariant Single Image Dehazing_AAAI_2021)

概述         图像中存在的雾霾会掩盖底层信息,这在需要准确环境信息的应用中是不希望的。 为了恢复这样的图像,去雾算法应该定位和恢复受影响的区域,同时确保恢复的区域与其相邻区域之间的一致性。 然而,由于卷积核的固定感受野和不均匀的雾度分布,很难保证区域之间的一致性

我在b站读研究生——跟着李沐读论文1 ——Gan

我在b站读研究生——跟着李沐读论文1 ——Gan 目录我在b站读研究生——跟着李沐读论文1 ——Gan读论文标题+作者+时间+期刊+被引摘要 Abstract1 Introduction 导言2 Related work 相关工作3 Adversarial nets 模型目标函数4 Theoretical Results 理论算法4.1 global Optimality

李宏毅生成对抗网络(GAN)学习笔记--Introduction

一、GAN的组成 首先,生成对抗网络(GAN Generative Adversarial Nets)由生成器(Generator)和鉴别器(Discriminator)构成。 1、关于生成器Genertor的基本认识  生成器:输入一些向量(Vector)经过生成器可以生成希望得到的图像或者语句。 比如下面这张图中,首先我输入一个向量,生成器生成的图像

31:GAN-纳什均衡

1:纳什均衡-D    【注】当固定G时,D将进化成    2:纳什均衡-G    【注】当D*固定之后,最大化的max固定,会引导G使得V达到最下化。    【注】当KL=0时,L(G,D*)达到最小化min。此时Pr=Pg。此时D*=1/2。也验证了,当鉴别器和生成器的能录都达到1/2时,达到一个均衡,生成器生成的效果

【论文阅读】ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators[ICLR2020]

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.10555.pdf 预训练模型及代码地址(Tensorflow):https://github.com/google-research/electra 文章后半部分有些翻译过来还是有些模糊,谨慎阅读! ABSTRACT 蒙面语言建模(MLM)预训练方法(如BERT)通过使用[MASK]替换一些标记来破坏输入,然后训练模型以重建原

为什么对抗生成网络(GAN)被誉为过去20年来深度学习中最酷的想法?

自发明以来,GAN一直被学术界和工业界的专家们誉为“深度学习中最重要的创新之一”。Facebook的人工智能研究主管Yann LeCun甚至表示,GAN及其变体是“过去20年来深度学习中最酷的想法”。 这种兴奋是合情合理的。机器学习领域的其他进展可能在科研人员中人尽皆知,但对于门外汉来说,可

Interpolating Frames for Super-Resolution Smoke Simulation with GANs 文献阅读

使用GAN的超高分辨路烟雾方针插帧框架 摘要 深度神经网络实现了流体数据的超分辨率,可以成功地将数据从2D扩展到3D。但是,解决超分辨率帧之间的不连贯性并非易事。在本文中,我们介绍了一种基于条件生成对抗网络的新帧插值方法,用于烟雾模拟。我们的模型在原始的两个连续帧之间生

Generative Face Completion

文章基本信息 文章来源: CVPR 2017 下载链接: Download paper Download code 摘要 解决问题:从随机噪声中修复面部缺失的区域。 论文背景: 基于Patch-based的图像补全,该类方法主要是从源图像中寻找相似的patch,然后将该patch贴到缺失的区域。当源图像中没有类似的区域时,该方法就

SGANPose | 自对抗人体姿态估计网络

Self Adversarial Training for Human Pose Estimation Official Code: pytorch 1.出发点 由于人体的遮挡和拥挤等现象,现有的人体姿态估计网络很难解决此类情况下的准确估计,且此类现象会导致网络估计的关键点不符合正常的人体姿态,失去了人体固有的形态。比如下图中第二行图

GAN和DCGAN

Generative Adversarial Networks 生成式对抗网络 GAN的体系结构如图所示。在GAN架构中有两个部分:1生成器(generator)网络能够生成看起来像真实的数据。;2鉴别器(discrimiator)网络试图区分虚假数据和真实数据。这两个网络都在互相竞争。生成器网络试图欺骗鉴别器网络。这时,鉴别器

Globally and Locally Consistent Image Completion

论文地址: http://iizuka.cs.tsukuba.ac.jp/projects/completion/en/ 目标: 进行图像填充,填充任意形状的缺失区域来完成任意分辨率的图像。 网络构造: 完成网络:完成网络是完全卷积的,用来修复图像。 全局上下文鉴别器:以完整的图像作为输入,识别场景的全局一致性。 局部上下文鉴别器:只关

mybatis文件映射之鉴别器discriminator标签

mybatis可以使用鉴别器判断某列的值,然后根据某列的值改变封装行为。 比如说: 如果是女生(gender=0)我们将部门信息提取出来,否则不提取; 如果是男生(gender=1),把last_name的值赋值给email; EmployeeMapper.xml <resultMap type="com.gong.mybatis.bean.Employee" id="MyEmpDis">

【论文笔记】Adversarial Training for Weakly Supervised Event Detection

简介 事件检测 事件检测(ED)的目的是检测事件触发器(通常是在实例中引发事件的单词或短语),然后识别它们的特定事件类型。 特征工程,如token级特征和结构化特征。 神经网络模型,将文本语义信息直接嵌入到低维空间中,基于这些特征向量检测事件触发器,采用有监督学习的方法对人类标注数据

Generative Adversarial Network (GAN) - Pytorch版

import osimport torchimport torchvisionimport torch.nn as nnfrom torchvision import transformsfrom torchvision.utils import save_image# 配置GPU或CPU设置device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# 超参数设置latent_size

MyBatis从入门到精通(十三):使用discriminator鉴别器映射

最近在读刘增辉老师所著的《MyBatis从入门到精通》一书,很有收获,于是将自己学习的过程以博客形式输出,如有错误,欢迎指正,如帮助到你,不胜荣幸! 本篇博客主要讲解鉴别器映射discriminator标签的简单用法。 1. 明确需求 在设计之初,sys_role表的enabled字段有2个可选值,其中1代表启用,0 代表

Mybatis学习第23节 -- 鉴别器 discriminator

discriminator或者叫做分类器 Vehicle类   package io.github.coinsjack.pojo;import java.util.Date;public class Vehicle { protected Integer id; protected String vin; protected Date year; protected String make; protected String model; prot