一、香农信息量、信息熵、交叉熵香农信息量设p为随机变量X的概率分布，即p(x)为随机变量X在X=x处的概率密度函数值，随机变量X在x处的香农信息量定义为： 其中对数以2为底，这时香农信息量的单位为比特。香农信息量用于刻画消除随机变量X在x处的不确定性所需的信息量的大小。如随机事件"中
残差网络基础
生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)是基于可微生成器网络的另一种生成式建模方法。生成式对抗网络基于博弈论场景，其中生成器网络必须与对手竞争。生成网络直接产生样本。其对手，判别器网络(dircriminator network)试图区分从训练数据抽取的样本和从生成器抽取
原文链接：http://www.atyun.com/22412.html 内容来源：ATYUN AI平台 有时警方搜寻一个失踪多年的人或逃犯，线索就只有一张旧照片。艺术家或计算机程序可以尝试预测这些人现在的样子，但这两种方法都有缺陷。现在，科学家们利用先进的人工智能来预测比以往都更
2019/09/16 论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.06375 摘要 为了用语义合理性和上下文细节修补三维模型，本文推出了由3D编解码生成对抗网络(3D-ED-GAN)和长期循环卷积(LRCN)组成的混合架构。 其中： 3D-ED-GAN用来在低分辨率下填补缺失的3D数据； LRCN则是用循环网络来最小化GPU
原文链接：https://www.jianshu.com/p/fa334fd76d2f 更为实用强大的Tensorflow2.0版本来了，如何具体运用2.0版本新增的强大功能实现常用CNN图像识别、RNN文本分类、GAN模型呢？？分享一篇融合了2.0版本最常用功能操作代码+CNN卷积神经网络案例+LSTM案例+RESN
Wasserstein GAN (WGAN) 在一些情况下，用 JS散度来衡量两个分布的远近并不适合： 1. 数据是高维空间中的低维流形（manifold），两个分布在高维空间中的 overlap 少到可以忽略。 2. 由于 sampling 的局限性，即使两个分布之间真的存在一定的 overlap，但如果采样的数据不够多的话，
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.06048.pdf 此论文发与2019.03.22，生成效果还不错。先上图： Abstract GAN成功的同时，有难点：训练不稳定。 一个原因是，训练过程中学习的不平衡，导致梯度在经过判别器传到生成器时很快变得没啥信息量。 我们提出MSG-GAN，用一个简单且有效的技术去
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
主要有以下几种方法： 上采样 反卷积 转置卷积 微步卷积 空洞卷积 子像素卷积(Sub-pixel Convolution) 空洞卷积就是一般意义的卷积，包括了上采样和下采样；上采样又叫做反卷积；反卷积包括转置卷积和微步卷积。 微步卷积 首先将3*3的按照上图进行补充，然后利用卷积
1 Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning Suffering from the extreme training data imbalance between seen and unseen classes, most ofexisting state-of-the- art approaches fail to achieve satisfactory results for the challenging generalized zero
上式分为两个步骤： 第一步：调整discriminative model D的权重，使得V中两项取得最大值 第二步：调整generative model G的权重，使得V中第二项取得最小值 首先，分析log D(x)的含义： D(x)表示discriminative model D对一个原始样本的评分，评分越高，表示D越趋向于相信该样本是一个真实
近日在阅读Social GAN文献的实验代码，加深对模型的理解，发现源代码的工程化很强，也比较适合构建实验模型的学习，故细致阅读。下文是笔者阅读中一些要点总结，有关于pytorch，也有关于模型自身的。 GPU -> CPU SGAN的实验代码在工程化方面考虑比较充分，考虑到了在CPU和GPU两种平台上模型的运
本书的前四章旨在介绍你需要开始搭建生成式深度学习模型的关键技术。 在第一章，我们首先应该从广义上看待生成式建模这一领域，同时我们从概率的角度考虑我们试着去解决的问题的类型。接下来，我们开发第一个概率生成模型，同时分析为什么随着生成任务的复杂度的上升，深度学习技术必须被应
GAN: https://www.cnblogs.com/kk17/p/10046884.html WGAN: https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/10305125.html https://www.jianshu.com/p/f1462c489a63 InfoGAN: https://www.jianshu.com/p/1b84adec15e7 https://blog.csdn.net/Soheyi/article/details/84712372 https://w
GAN原理 生成对抗网络GAN由生成器和判别器两部分组成： 判别器是常规的神经网络分类器，一半时间判别器接收来自训练数据中的真实图像，另一半时间收到来自生成器中的虚假图像。训练判别器使得对于真实图像，它输出的概率值接近1，而对于虚假图像则接近0 生成器与判别器正好相反，通过训练，它输
https://www.jiqizhixin.com/articles/19062302 https://blog.floydhub.com/gans-story-so-far/ 有人「高考」完还在学习，说出来你可能不信。 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
2019年上半年收集到的人工智能GAN干货文章 GAN简介及其常见应用 训练GAN，你应该知道的二三事 了解生成对抗网络（GAN） CosmoGAN：训练GAN，让AI寻找宇宙中的暗物质 关于GAN的七个问题：谷歌大脑工程师带你梳理生成对抗网络 Ian GoodFellow最新演讲：对抗机器学习的进展与挑战 GANs和ODEs：数
增强学习 GAN 深度学习用于其他 隐马尔科夫模型
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1580024390078548003&wfr=spider&for=pc https://sherlockliao.github.io/2017/06/20/gan_math/ http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/52840788 GAN背后的思想其实非常朴素和直观，就是生成器和判别器
首先导入必要的模块 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torchvision.utils import save_image import os 然后设置一些超参数 z_dim = 100 #噪声维度 batch_size = 6
论文地址： https://arxiv.org/pdf/1905.06723.pdf 压缩感知(CS,Compressed Sensing)是一种优雅的框架，用于从压缩信号中恢复稀疏信号。 例如，CS可以利用自然图像的结构，仅从少量的随机测量中恢复图像。 思想：在信号采样的过程中，用很少的采样点，实现了和全采样一样的效果。 编码和
5.8 GAN
GANs from Scratch 1: A deep introduction. With code in PyTorch and TensorFlow 修改文章代码中的错误后的代码如下： import torch from torch import nn, optim from torch.autograd.variable import Variable from torchvision import transforms, datasets import matplotlib.
CV学习进度条记录，也是SRTP的进度记录。 阶段一（2019.4-2019.5）： 1、opencv简单操作学习。（实现了一些基础操作，从颜色通道到边缘轮廓，完成） 2、linux学习。（尚未完成，仅仅只安装了虚拟机） 阶段二（2019.5-2019.6）： 1、编写数据增加的api。 2、学习gan，并且完成所需图像的生成。（很期待，因为感觉gan几
