AIGC基础模型——生成对抗神经网络（GAN）
2014年，Ian GoodFellow提出了生成对抗网络（GAN），成为早期最著名的生成模型。GAN采用零和博弈策略，在图像生成中应用广泛。 GAN的提出标志着生成模型领域的一次革命。在之前的模型中，生成任务往往被认为是相对困难的，但GAN通过引入生成器和判别器的对抗机制，成功地推动了生成模型的发...
【Keras+计算机视觉+Tensorflow】生成对抗神经网络中DCGAN、CycleGAN网络的讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、生成对抗网络简介生成对抗网络(GANs，Generative Adversarial Nets),由Ian Goodfellow在2014年提出的,是当今计算机科学中最有趣的概念之一。GAN最早提出是为了弥补真实数据的不足，生成高质量的人工数据。GAN的主要思想是...
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础 为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...
![深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用场景](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230601_4c058ec672aa48a1afeed6d5646cfacf.png)
深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用场景
深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用场景 对抗神经网络GAN基本概念简介：generative adversarial network 1.博弈论 博弈论可以被认为是两个或多个理性的代理人或玩家之间相互作用的模型。 理性这个关键字...
【Pytorch神经网络理论篇】 23 对抗神经网络：概述流程 + WGAN模型 + WGAN-gp模型 + 条件GAN + WGAN-div + W散度
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...
EANN：多模态假新闻检测的事件对抗神经网络
论文标题：EANN: Event Adversarial Neural Networks for Multi-Modal Fake News Detection论文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3219819.3219903论文来源：KDD 2018一、...
利用生物视觉机制提高神经网络的对抗鲁棒性 | NeurIPS 2020
【简介】本文将两种生物视觉机制，分别是视网膜的非均匀采样机制和多种不同大小的感受野存在机制，应用到神经网络中，提高了神经网络的对抗鲁棒性。论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.16427 【引言】尽管卷积神经网络在视觉识别任务上取得了卓越的表现，但它们在一些任务上...
机器学习系列直播--使用对抗神经网络(GANs)生成猫【8月30日 20点不见不散】
对抗神经网络模型(GANs)作为当下最火的神经网络模型 使用GANs我们可以还原图像原始颜色 可以还原马赛克: 可以把漫画变成真实图像 可以把文字变成图像 还可以进行视频下一帧预测. 本期介绍深度卷积对抗神经网络(DC-GAN), 让模型学会如何生成一只猫 直播主题：使用对抗神经网络(GANs)生成...
人工智能：学习用对抗神经网络加密来保护通信
这是一个稍微更新的模型，用于“学习用对抗神经网络加密来保护通信”的论文。 我们想神经网络是否可以学习使用秘密密钥来保护来自其他神经网络的信息。具体来说，我们专注于确保多代理系统中的机密属性，并且我们根据对手指定这些属性。因此，一个系统可以由名叫Alice和Bob的神经网络组成，我们的目标是限制名为E...
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