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生成式對抗網絡GAN

ATYUN為您提供生成式對抗網絡GAN專題內容，這里有關于生成式對抗網絡GAN的豐富信息，讓您更好的了解有關生成式對抗網絡GAN的最新動態，ATYUN緊跟技術發展為讀者提供全面服務

生成性對抗網絡：GANs的由來及其特點

2019年12月28日

人工智能能夠產生類似人類的語言，或者生成難以從現實生活中照片中區分出來的人圖像。通常情況下，這些系統建立在可生成的對抗網絡(GANs)的基礎上，GANs是由兩部分組成的人工智能模型，包括...

(PyTorch)50行代碼實現對抗生成網絡(GAN)

2019年9月12日

2014年，蒙特利爾大學(University of Montreal)的伊恩?古德費洛(Ian Goodfellow)和他的同事發表了一篇令人震驚的論文，向全世界介紹了GANs，即生成式對抗網絡。通過計算圖和博弈論的創新...

“速死”魔咒再次生效，你的臉保住了嗎？

2019年9月2日

“眼見他起高樓,眼見他宴賓客,眼見他樓塌了”…… 小編說的，正是這款名為“ZAO”的App，在8月的最后兩天，幾乎是以病毒式的瘋狂傳播，占據了微博、朋友圈等社交平臺。「ZAO」的slogan為：...

訓練GANs的陷阱與提示

2019年8月3日

生成性對抗網絡（GANs）是目前人工智能領域深度學習中最熱門的話題之一。在過去幾個月里，在GANs上發表的論文數量大幅增加。GANs已經被應用于各種各樣的問題，如果您錯過了那一班車，這...

AI自動生成基于筆畫的矢量格式草圖

2019年4月12日

人類一直喜歡用草圖來描繪人物、地點和事物，AI也開始在這一領域發揮其作用，在論文“Teaching GANs to Sketch in Vector Format”中，研究人員提出了一種神經網絡，可以生成基于筆畫的矢量格...

AI可通過有限的標記數據訓練模型以清除垃圾評論

2019年3月22日

評論會影響銷售，這是一個眾所周知的事實。大約71％的客戶表示，在閱讀其他人的印象后，他們會更愿意購買產品，而88％的客戶表示評論會影響他們的購買決策。因此，需要有一種工具減少惡意第...

基于NVIDIA StyleGAN建立的網站，可生成極度逼真的假臉

2019年2月18日

AI生成的假新聞和假圖片越來越逼真，來自NVIDIA的一個團隊已經證明他們可以模仿真實照片。也就是說，現在你不僅不能相信你讀到的一切，也沒法相信你看到的一切了。該方法不需要人為監督...

GAN最新研究進展與提高其性能的技術

2019年2月16日

生成對抗性網絡（GAN）是一類功能強大的神經網絡，具有廣泛的應用前景。它們本質上是由兩個神經網絡組成的系統：一個是生成神經網絡，另一個是鑒別神經網絡。給定一組目標樣本，生成...

必備基礎：一文全面了解深度學習

2019年1月19日

我們生活在這樣一個世界：無論好壞，我們總是被深度學習算法所包圍。從社交網絡過濾到自動駕駛汽車，再到電影推薦，金融欺詐檢測，藥物發現……深度學習影響著我們的生活和決策。在這一文...

褲子變裙子，GAN圖像轉換新進展

2019年1月3日

把圖像中的羊換成長頸鹿，牛仔褲換成裙子——這可能聽起來很神奇，但韓國高等科學技術研究院和浦項科技大學的研究人員在攝取大量圖像數據后設計的機器學習算法，已經可以實現這樣的轉換。他們...

人工智能系統可以調整圖像的對比度、大小和形狀

2018年12月21日

人工智能(AI)和藝術并沒有你想象的那么對立。事實上，自動系統已經在與藝術家合作，創作節日歌曲、在佳士得拍賣的油畫作品，以及制作彩色標識?，F在，一名軟件開發人員利用人工智能的生...

AI系統DeepRay實時處理視頻，重建模糊的鏡頭

2018年12月6日

雨，煙霧，污垢等往往會干擾到攝影師，導致拍攝的景象失真。研發公司Cambridge Consultants的研究人員表示，他們利用AI可以實時重建鏡頭中受損或模糊的幀。在一次關于機場的視頻測試中，它能...

用生成式對抗網絡來改善椅子的設計

2018年8月30日

開發者Philipp Schmitt和Steffen Weiss最近推出了一個新系統，該系統使用生成式對抗網絡（GAN）來生成經典的20世紀風格椅子設計。 Steffen Schmitt表示，“許多著名的設計師設計了椅子...

探索生成式對抗網絡GAN訓練的技術：自注意力和光譜標準化

2018年8月24日

介紹最近，生成模型引起了很多關注。其中很大以部分都來自生成式對抗網絡（GAN）。GAN是一個框架，由Goodfellow等人發明，其中互相競爭的網絡，生成器G和鑒別器D都由函數逼近器表示。它...

AI結合人工X射線準確識別醫學圖像中的罕見情況

2018年7月10日

一種新的人工智能系統通過人工X射線訓練，有助于研究人員識別醫學圖像中罕見的醫學狀況。多倫多大學的研究人員開發了一種新的人工智能系統，使機器學習能夠創建計算機生成的X射線，...

一文教你如何提高生成對抗網絡性能方法！

2018年6月24日

與其他深度網絡相比，GAN模型會在以下情況中受到嚴重影響。不收斂（Non-convergence）：模型不會收斂，更糟的是它們變得不穩定。模式崩潰（Mode collapse）：生成器產生單個或有...

研究者開發深度學習方法重建模糊圖像

2018年5月24日

來自加利福尼亞州勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的研究人員開發了一種基于深度學習的方法，可以在不展示原始圖像的情況下重建模糊的或馬賽克圖像。這項工作首次提供單一無監督方案來解決逆向問...

使用keras創建一個簡單的生成式對抗網絡（GAN）

2018年5月15日

在本教程中，你將了解什么是生成式對抗網絡（GAN），但在這里我不會講解數學細節。在教程的最后，你會學習如何編寫一個可以創建數字的簡單生成式對抗網絡（GAN）！用比喻方法理解生成...

動手實現會寫數字的神經網絡—半監督學習和生成式對抗網絡介紹

2018年4月8日

在1889年，梵高畫了這個美麗的藝術品：星月夜。如今，我的生成式對抗網絡GAN模型只使用20％的標簽數據，學會了畫MNIST數字！它是怎么實現的？讓我們動手做做看。半監督學習大多數深度...

人工智能如何進行圖像去模糊？使用生成式對抗網絡！

2018年3月25日

本文主要討論使用生成式對抗網絡實現圖像去模糊。代碼：https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan 生成對抗網絡在生成對抗網絡中，兩個網絡進行對抗訓練。生成式對抗網絡通過生成...

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