【Paper Note】Generative Adversarial Nets 論文理解
前言
起先接觸GAN，被論文中的公式嚇到了~~~這尼瑪都是什麼鬼~~~啃了很久，終於把論文中的模型推匯出來，整理成這篇文章。
GAN介紹
Generative Adversarial Nets這篇論文是Ian Goodfellow等人於2014年發表，至此，GAN在深度學習領域大放異彩，各種衍生模型層出不窮，如WGAN、DCGAN、SRGAN等等。 GAN由兩個網路構成，即Generator和Discriminator（簡稱G和D），通過G生成資料，D對其進行打分判斷，G的使命是不斷升級自己使得D無法判斷自己是真是假，D的使命是不斷判斷G的生成資料和真實資料之間的差異，從而區分二者，G和D之間的相互博弈，構成了GAN。相關推薦
【Paper Note】Generative Adversarial Nets 論文理解
前言 起先接觸GAN，被論文中的公式嚇到了~~~這尼瑪都是什麼鬼~~~啃了很久，終於把論文中的模型推匯出來，整理成這篇文章。 GAN介紹 Generative Adversarial Nets這篇論文是Ian Goodfellow等人於2014年發表，至此，GAN在深
【GAN ZOO閱讀】Generative Adversarial Nets 生成對抗網路 原文翻譯 by zk
Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie ∗ , Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair † , Aaron Courville, Yoshua Bengio ‡
【Paper Note】基於決策樹演算法的電信運營商客戶流失預測
隨著網際網路業務的速發展，移動業務市場的客戶流失預警成為每一個電信運營商重點關注的內容，在商務智慧與機器學習快速發展的當下，運用資料探勘的方法，實現對電信客戶的挽留、轉化、精準營銷越來越彰顯其商業價值。如何最大程度地挽留在網使用者、吸取新客戶，是電信企業最關注的問題之一。競爭對手的促銷、公司資費軟著陸措施的出
【論文筆記】Generative Adversarial Networks
該文提出一種新穎的對抗式生成模型架構，這種框架同時訓練兩個模型，一個是生成模型G，用來習得資料的真實分佈，一個是判別模型D，用來判斷一個樣本是否是真實樣本。G的訓練過程就是儘可能地讓D犯錯誤，該網路最後的目標就是讓G通過輸入的噪聲重構出訓練資料的分佈，並且讓D
《GraphGAN：Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets》論文閱讀筆記
最近在準備碩士期間的畢業論文的開題工作，也是比較愁於沒有什麼好的畢業設計的想法。在學習完這篇論文後，我發現基於生成對抗網路的網路表示學習的方法挺有意思。通過寫這篇部落格也是想要加深自己對這篇論文的idea的理解，同時也想著是否我也可以提出一種改進或是適當借鑑一下這種思想。 &nbs
論文閱讀筆記（四十六）：Generative Adversarial Nets
Abstract We propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train
【Paper Reading】Bayesian Face Sketch Synthesis
bayesian .com ext tar mod images problem str targe Contribution: 1) Systematic interpretation to existing face sketch synthesis methods.
【Paper Reading】Learning while Reading
協作 每一個 info ++ 平時 arr 向上 移除 否則 Learning while Reading 不限於具體的書，只限於知識的寬度 這個系列集合了一周所學所看的精華，它們往往來自不只一本書 我們之所以將自然界分類，組織成各種概念，並按其分類，
Generative Adversarial Nets(GAN Tensorflow)
概率 制造 display 變量 pan clas cli tps OS Generative Adversarial Nets（簡稱GAN）是一種非常流行的神經網絡。 它最初是由Ian Goodfellow等人在NIPS 2014論文中介紹的。 這篇論文引發了很多關於神經
Wasserstein Generative Adversarial Nets(WGAN)
權重 https mathjax blank min www. margin xmlns nbsp GAN目前是機器學習中非常受歡迎的研究方向。主要包括有兩種類型的研究，一種是將GAN用於有趣的問題，另一種是試圖增加GAN的模型穩定性。 事實上，穩定性在GAN訓練中是非常
【目標檢測】Cascade R-CNN 論文解析
都是 org 檢測 rpn 很多 .org 實驗 bubuko pro 目錄 0. 論文鏈接 1. 概述 @ 0. 論文鏈接 Cascade R-CNN 1. 概述 ??這是CVPR 2018的一篇文章，這篇文章也為我之前讀R-CNN系列困擾的一個問題提供了一個解決方案
Face Aging with Contextual Generative Adversarial Nets
網路結構如圖2所示,首先按照68個人臉特徵點對輸入影象進行對齊,之後,採用Deeplab v2演算法將輸入影象分割為 人臉區域,和非人臉區域,並將非人臉區域標記為灰色. 生成網路-Transformer network 將處理後的影象,與年齡lable
個人總結：Generative Adversarial Nets GAN原始公式的得來與推導
根據文章所述， 為原始資料， 使用的噪聲資料，, 為batch_size的大小。 而 為通過生成器生成的資料，也就是說 與是能夠互相對立的競爭對手。生成器生成了妄圖模擬到的效果達到“欺騙”判別器的目的。
paper:Mode Regularized Generative Adversarial
主要內容：本文的是從GAN的缺點出發，分析其起因，對梯度進行約束，使得訓練更加穩定。paper 重要的句子： GAN的缺點：（1）they are regarded as highly unstable and prone to miss modes。GAN訓練不穩定而且對超引數十分敏感
【paper 略讀】漏洞利用技術 Heap Spray檢測方法研究
看paper如果沒有點產出，過個一兩天可能啥都不記得了。 paper略讀算是暫時記錄一下收穫吧。於是就有了這篇水文。 這篇paper很短，只有三頁，來自上海交通大學資訊工程學院，總結了三種heap spray的檢測方法。 最早，skylined 2004年在IE fr
一文讀懂對抗生成學習(Generative Adversarial Nets)[GAN]
一文讀懂對抗生成學習(Generative Adversarial Nets)[GAN] 0x00 推薦論文 https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 0x01什麼是gan Generative model G用來生成樣本 Discriminative mo
Generative Adversarial Nets[Theory&MSE]
本文來自《deep multi-scale video prediction beyond mean square error》，時間線為2015年11月，LeCun等人的作品。 從一個視訊序列中預測未來的影象幀涉及到構建一個內部表徵，該表徵能夠對準確對圖片幀演化（如影象內容和動態）進行建模。這就是為什麼
Resources and Implementations of Generative Adversarial Nets: GAN, DCGAN, WGAN, CGAN, InfoGAN
I organized this reposity mainly for learning GANs, so all codes about classical GANs were implemented with simple network structure and
GaitGAN: Invariant Gait Feature Extraction Using Generative Adversarial Networks論文翻譯以及理解
GaitGAN: Invariant Gait Feature Extraction Using Generative Adversarial Networks論文翻譯以及理解 格式：一段英文，一段中文 2. Proposed method To reduce the eff
Finding Tiny Faces in the Wild with Generative Adversarial Network 論文學習
Finding Tiny Faces in the Wild with Generative Adversarial Network 2018年的cvpr 論文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers