生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种由蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人在2014年提出的深度学习算法。GANs通过构建两个
2024-07-09 11:34
如果样本中的元素被模型设置了0概率，那么惩罚将会变成无穷大！而GANs则通过间接的方式设置0概率，惩罚将会缓和的多。另一个方法来自于归一化流（normalized flows），研究人员认为这是对于特定函数的一种低效表达，但目前对于这一领域还没有深入的研究。讨论完流模型后我们再来看看自回归模型。
2019-04-22 14:26
还在为图像加载犯愁吗？ 最新的好消息是，谷歌团队采用了一种GANs与基于神经网络的压缩算法相结合的图像压缩方式HiFiC，在码率高度压缩的情况下，仍能对图像高保真还原。
2020-09-14 09:26
此外由于卡通图像具有高度简化的特征和均匀的颜色，需要在像素级损失上进行引导。研究人员观察到画师的作品（左）仅仅在边缘具有较大的梯度变化，而大多数区域中梯度变化较小。生成的图像则全局都具有杂乱的梯度场。
2019-05-06 09:57
Ian Goodfellow 是 Yoshua Bengio 的得意弟子，因提出了生成对抗网络（GANs），即用生成式模型和判别式模型进行对抗并实现机器学习训练的过程，也因此被誉为“GANs之父”。
2019-04-04 15:58
基于以上分析，研究人员提出了一个观点：是否可以利用包含噪声的图像构建出配对的训练数据集，那么图像盲去噪的问题就可以通过CNNs一样的判别模型来解决了。一种可能的解决办法是建立起一个能够为噪音图像建模的数据集并从中对噪音数据进行采样。高斯混合模型GMM是一种典型的方法，它被广泛用于噪声建模。但实验表明GMM通过学习生成的噪声与实际情况不是非常相似，这个问题需要更为强大的手段来为噪声建模。
2018-06-27 11:11
InfoGAN是生成对抗网络信息理论的扩展，能够以完全非监督的方式得到可分解的特征表示。它可以最大化隐含(latent)变量子集与观测值之间的互信息(mutual information)，并且发现了有效优化互信息目标的下界。
2018-07-20 09:59
这个问题对人类来说似乎很容易，只要稍微想象一下，大家很容易就能脑补出洞里应该有什么。但是，这个任务对于计算机而言却十分困难，因为这个问题没有唯一确定的解，如何利用其他的信息，如何判断补全的结果是否足够逼真，都是要考虑的问题。
2018-07-03 09:57
近年来，随着互联网和数字媒体的迅猛发展，图像修复技术逐渐成为一个备受关注的热门领域。然而，传统的图像修复方法通常需要大量的人工干预，并且在复杂场景下表现不佳。为了克服这些限制，深度学习技术应运而生，它能够自动学习和恢复图像中的缺失或损坏部分。然而，深度学习方法在图像修复领域也面临着一些挑战。其中之一是内存和计算成本的问题。由于图像的高维特征表示，深度神经网络需要大量的内存和计算资源。为了解决这个问题
2023-08-14 17:19
在更技术层面上，如果 GANs 不能完全创建 fit 设计选项，他们的“直觉”仍然是游戏规则的改变者，尤其是他们的输出可以为标准优化技术提供一个巨大的起点。 通过将 GANs 的结果与优化算法相结合，我认为我们可以从每个世界中得到最好的结果，通过实现 的架构质
2022-04-28 15:16
