生成对抗网络(GAN)在数据增强中的应用、挑战与优化研究-云社区-华为云 名人名言佳句


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  • 生成对抗网络(GAN) - 知乎
    生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是一类神经网络,通过轮流训练判别器 (Discriminator) 和生成器 (Generator),令其相互对抗,来从复杂概率分布中采样,例如生成图片、文字、语音等。
  • 生成对抗网络(GAN)相比传统训练方法有什么优势? - 知乎
    图2 Image to image图像翻译 仔细想来,这些任务,其实都是传统的深度神经网络可以做的,例如自编码器(AutoEncodor)和卷积反卷积架构可以做到的,我们不禁要想,GAN相比传统的深度神经网络,它的优势在哪里?前段时间,我也一直比较迷惑,中文能查到的资料,就是Ian Goodfellow在生成对抗网络(GAN)论文最后总结的几点
  • 生成对抗网络GAN和强化学习RL有什么紧密联系? - 知乎
    泻药 个人理解,GAN是RL理论的一种实现。 RL是一个理论框架,GAN是在RL理论上开发的一种模型训练方法,但GAN更高明的一点是,生成式的网络和判别网络互为Environment,而RL则定义了机器根据环境的奖励后改变模型,然后来决定下一步action,再得到奖励来改变模型。
  • [PyTorch 学习笔记] 8. 3 GAN(生成对抗网络)简介 - 知乎
    import os import torch utils data import torchvision transforms as transforms import torchvision utils as vutils import numpy as np import matplotlib pyplot as plt from common_tools import set_seed from torch utils data import DataLoader from my_dataset import CelebADataset from dcgan import Discriminator, Generator BASE_DIR = os path dirname(os path abspath(__file__)) device = torch device
  • GAN是否能用做小样本的数据增强? - 知乎
    从gan的原理以及实际应用的角度出发探讨下可能性: gan生成数据是从数据分布的角度来进行的,生成的是一个和真实数据分布相似的数据分布,先不说小样本情况下gan网络训练的难度,当真实数据本少较少时,这个分布情况大概率也是不理想的,基于一个差的数据分布进行样本生成,生成的东西
  • 如何用gan生成时序数据? - 知乎
    本人是机器学习新手,现有项目要用gan去做类似心电图那样随着时间变化的波形数据,不知道该如何快速入手…
  • 训练时序GAN时d_loss不断下降,g_loss不断上升,哪出了问题? - 知乎
    我训练 GAN 看的都是两个损失最后收敛就好了,至于效果,我一般都是基于判别器在训练过程中对 生成数据 和 原始数据 两者的判别率是否收敛于0 5(或者收敛于同一个值)判定的,因为有时候但看loss收敛了,但判别器对两者判别率并未收敛于一点,这时,也许你要延长一下训练批次,还不行就
  • 最近深度学习生成对抗网络GAN的最新进展? - 知乎
    生成对抗网络,在原理上没有质的改变,还是最基本的生成器-判别器模式,但生成了好多衍生器,如star-Gan, cycle-Gan, couple-Gan等,它们在图像处理中应用较多,但现在GAN发展还不是很成熟,存在一些待解决的问题。
  • 从生成对抗网络到现在的扩散模型,到底谁的合成功能更强大? - 知乎
    このページでは、生成対抗ネットワークと拡散モデルの合成能力を比較し、その違いと強みを探ります。
  • GAN网络在医学图像分割中的应用有哪些? - 知乎
    GAN网络可以解决很多任务,在分割任务中相比于unet等网络,在弱监督或者无监督学习中具有优势。


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