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Generative Adversarial Imitation Learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ ADVANCES IN NEURAL INFORMATION PROCESSING SYSTEMS 29 (NIPS 2016), (2016): 4565-4573论文解读（GAN）《Generative Adversarial Networks》
Paper Information Title：《Generative Adversarial Networks》Authors：Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, M. Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron C. Courville, Yoshua BengioSources：2014, NIPSOther：26700 Citations, 41 ReferencesCode：Dow生成对抗网络 Generative Adversarial Nets(GAN)详解
生成对抗网络 Generative Adversarial Nets(GAN)详解 近几年的很多算法创新，尤其是生成方面的task，很大一部分的文章都是结合GAN来完成的，比如，图像生成、图像修复、风格迁移等等。今天主要聊一聊GAN的原理和推导。 github: http://www.github.com/goodfeli/adversarial 论文： htt李宏毅机器学习笔记——生成式对抗网路(Generative Adversarial Network, GAN)
概念 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。 输出是一个分布。 z【点云系列】Learning Representations and Generative Models for 3D pointclouds
文章目录 1. 概要：2. 贡献点：3. 衡量方式：3.1 度量1） EMD：测地距离2） CD：近邻度量 3.2 生成模型度量方式1） JSD：2） Converage：3） 最小匹配距离（Minimum Matching Distance，MMD） 比较 4. 表示与生成模型4.1 原始GAN模型（r-GAN）：4.2 隐空间GAN（l-GAN）：4.3 高斯混合模型（GMM）： 5. 实验评估数据集AE重建2019_ISGAN_Invisible steganography via generative adversarial networks
Abstract: 目前大量的工作将CNNs引入到隐写分析中，并超越了传统的隐写分析算法。这些工作显示了深度学习在信息隐藏领域的改进潜力。也有几个显示基于深度学习的作品做图像隐写术，但是这些作品在容量、不可见性和安全性上仍然存在问题。本文中，我们提出了一种新的CNN架构ISGAN，在Generative Adversarial Network（2）
Maximum Likelihood Estimation Maximum Likelihood Estimation= Minimize KL Divergence Discriminator AlgorithmGAN(Generative Adversarial Network)
GAN(Generative Adversarial Network)，我们称之为生成式对抗网络 GAN的几种变体 GAN — CGAN — Pix2Pix — CycleGAN — StarGAN GAN的作用 GAN：给定一个随机向量能够生成一个随机的图片CGAN ：给等一个标签和一个随机的向量生成指定的图片Pix2Pix：可用于简笔画生成图片CycleGA生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的学习方法之一。 GAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的图像更加真实2020-U-GAT-IT- Unsupervised Generative Attentiona
Generative Image Inpainting with Contextual Attention
Paper Pytorch 引言： PatchMatch其一 之前的基于深度学习的图像修复方法展现了很大的潜力，这些方法都能生成看似合理的图像结构及纹理，但在修复区域的边界，经常会生成扭曲的结构和模糊的图像，这是因为卷积神经网络无法从图像较远的区域提取信息导致的。 不过，传统的纹理和斑块（patch）的修论文汇总
[1].Ledig C , Theis L , Huszar F , et al. Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network[J]. 2016. -----SRGAN [2].Wang X , Yu K , Wu S , et al. ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks[J].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Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import DataLoader from torch import nn import numpy as np from torch.autograd import Variable import torch from torchvision.datasets import ImageFolder from torchvision.transforms import transformsGenerative 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_sizeGenerative Adversarial Networks overview（4）
Libo1575899134@outlook.com Libo (原创文章,转发请注明作者) 本文章主要介绍Gan的应用篇，3，主要介绍图像应用，4， 主要介绍文本以及医药化学其他领域应用 原理篇请看上两篇 https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/11167804.html https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/11169198.html生成模型学习笔记（1）：Generative Adversarial Nets（生成对抗网络）
学习笔记 本部分来源于论文《Generative Adversarial Nets》（arXiv:1406.2661）。 介绍 到目前为止，深度学习中那些最显著的成功所涉及到的判别模型（discriminative model），通常是将那些高维的、丰富感知(rich sensory)输入映射到分类标签中。这些成功通常是基于反向传播和dropout算