介紹 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一類基于博弈論的生成模型學(xué)習(xí)方法。 GAN的目標(biāo)是訓(xùn)練生成器網(wǎng)絡(luò)，該生成器網(wǎng)絡(luò)通過(guò)將噪聲z的向量轉(zhuǎn)換為虏肾，從數(shù)據(jù)分布生成樣本弹谁。G的訓(xùn)練信號(hào)由一個(gè)...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：北京
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Improving Techniques for Training GANs -
On the regularization of wasserstein GANs摘要 自從他們的發(fā)明以來(lái)侦高，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）已經(jīng)成為一種流行的方法芝加，用于學(xué)習(xí)對(duì)真實(shí)（未標(biāo)記）數(shù)據(jù)的分布進(jìn)行建模备畦。Wasserstein GAN克服了訓(xùn)練過(guò)程中的收斂性問(wèn)題...
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0范數(shù)涩惑、1范數(shù)仁期、2范數(shù)
函數(shù)與幾何圖形往往是有對(duì)應(yīng)關(guān)系的，這個(gè)很好想象竭恬，特別是在三維以下的空間內(nèi)跛蛋，函數(shù)是幾何圖像的數(shù)學(xué)概括，而幾何圖像是函數(shù)的高度形象化痊硕，比如一個(gè)函數(shù)對(duì)應(yīng)幾何空間上若干點(diǎn)組成的圖形赊级。...
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WGANs-GPWGAN有時(shí)仍能生成不良樣本或者無(wú)法收斂的原因是因?yàn)槭褂脵?quán)重裁剪對(duì)評(píng)論家施加了Lipschitz約束，本文提出了一種削減權(quán)重的替代方法岔绸，能夠有效地解決上述問(wèn)題理逊。 介紹 作者貢...
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Wasserstein GAN介紹 本文關(guān)注的問(wèn)題是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。 主要來(lái)說(shuō)盒揉，學(xué)習(xí)概率分布是什么意思晋被？ 對(duì)此的經(jīng)典答案是學(xué)習(xí)概率密度。 通常刚盈，這是通過(guò)定義一個(gè)參數(shù)密度系列并找到使我們的數(shù)據(jù)的似然性最大的一個(gè)...
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pytorch中ConvTranspose2d()
nn.ConvTranspose2d() 在由多個(gè)輸入平面組成的輸入圖像上應(yīng)用二維轉(zhuǎn)置卷積運(yùn)算符羡洛。該模塊可以看作是Conv2d相對(duì)于其輸入的梯度。它也被稱為分?jǐn)?shù)步法卷積或反卷...
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linux文件切割合并
有的時(shí)候在移動(dòng)文件的時(shí)候藕漱，會(huì)出現(xiàn)文件過(guò)大的錯(cuò)誤欲侮，這時(shí)候就需要將文件切割的小一點(diǎn)移動(dòng)過(guò)去再進(jìn)行拼接。 命令參數(shù)： 1.首先查看文件大小 2.切割谴分，他會(huì)以a,b,c方式生成文件,...
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DCGANs論文解讀深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的非監(jiān)督表示學(xué)習(xí)锈麸。 近年來(lái)，通過(guò)卷積網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)已在計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中得到了廣泛采用牺蹄。 相比之下忘伞，CNN的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)受到的關(guān)注較少。 在這項(xiàng)工...
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AdvSemiSeg代碼解讀model = Res_Deeplab(num_classes=args.num_classes) Res_Deeplab函數(shù)是作者文中Deeplab_v2框架 ResNet...
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pytorch中的optim
torch.optim torch.optim是一個(gè)實(shí)現(xiàn)了各種優(yōu)化算法的庫(kù)。大部分常用的方法得到支持氓奈，并且接口具備足夠的通用性翘魄，使得未來(lái)能夠集成更加復(fù)雜的方法。 如何使用op...
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pytorch中data
torch.utils.data class torch.utils.data.Dataset 表示Dataset的抽象類舀奶。所有其他數(shù)據(jù)集都應(yīng)該進(jìn)行子類化暑竟。所有子類應(yīng)over...
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pytorch中torch.backends.cudnn設(shè)置的作用
cuDNN使用非確定性算法，并且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False來(lái)進(jìn)行禁用如果設(shè)置為torch.backends.cudnn....
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pytorch中BatchNorm1d育勺、BatchNorm2d但荤、BatchNorm3d
1.nn.BatchNorm1d(num_features) 2.nn.BatchNorm2d(num_features) 3.nn.BatchNorm3d(num_feat...
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Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation作者提出了一種使用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的半監(jiān)督語(yǔ)義分割方法。 雖然大多數(shù)現(xiàn)有的鑒別器都經(jīng)過(guò)訓(xùn)練涧至，可以在圖像級(jí)別將輸入圖像分類為真實(shí)圖像還是偽圖像腹躁，但是作者以完全卷積的方式設(shè)計(jì)了一個(gè)鑒別器...
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Semantic Segmentation using Adversarial Networks
在本文中，作者提出了一種對(duì)抗訓(xùn)練方法來(lái)訓(xùn)練語(yǔ)義分割模型南蓬。 作者訓(xùn)練卷積語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)以及對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)纺非，以區(qū)分來(lái)自真實(shí)圖片或分割網(wǎng)絡(luò)的分割圖。 作者方法的動(dòng)機(jī)是赘方，它可以檢測(cè)和校正真實(shí)...
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Generative Adversarial Nets-pytorch代碼解讀
雖然GAN現(xiàn)在已經(jīng)有了很多更新和分支烧颖，但是要接觸這一行，鼻祖的文章還是要做一下的窄陡。下面是pytorch版的GAN代碼解讀炕淮，主要是對(duì)代碼進(jìn)行解釋，幫助初學(xué)者更好的了解GAN泳梆。 ...
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pytorch中torch.utils.data.DataLoader數(shù)據(jù)類型
DataLoader是PyTorch中的一種數(shù)據(jù)類型鳖悠。在PyTorch中訓(xùn)練模型經(jīng)常要使用它，那么該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)長(zhǎng)什么樣子优妙，如何生成這樣的數(shù)據(jù)類型乘综？ Dataloader中的屬性...