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DeepMind新论文:基于变分方法的自编码生成对抗网络

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 最近,DeepMind公司的Mihaela Rosca、Balaji Lakshminarayanan和David Warde-Farley等人写了一篇题为“一种基于变分方法的自编码生成对抗网络(Variational

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深度学习界明星:生成对抗网络与Improving GAN

2014年,深度学习三巨头之一IanGoodfellow提出了生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)这一概念,刚开始并没有引起轰动,直到2016年,学界、业界对它的兴趣如“井喷”一样爆发,多篇重磅文章陆续发

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优必选悉尼 AI 研究院王超岳:基于生成对抗网络的图像编辑方法

近些年来,生成对抗网络在许多图像生成和图像编辑任务上都获得了很大的成功,并受到越来越多的关注。对于图像编辑任务,现在面临的两个重要的挑战分别是:如何指导网络向目标图像学习(以提升图像编辑的效果)和如何感知输入图像内容(以提升图像编辑的精度)。 悉尼科技大学

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生成对抗网络(GANs )为什么这么火?盘点它诞生以来的主要技术进展

两年前,蒙特利尔大学 Ian Goodfellow 等学者提出“生成对抗网络”(Generative Adversarial Networks,GANs)的概念,并逐渐引起 AI 业内人士的注意。其实,直到 2015 年,生成对抗网络还称不上是炙手可热。但自

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PTGAN:针对行人重识别的生成对抗网络 | PaperDaily #36

本文提出了一种针对于 ReID 的生成对抗网络 PTGAN,可以实现不同 ReID 数据集的行人图片迁移,在保证行人本体前景不变的情况下,将背景转换成期望的数据集 style。 另外本文还提出一个大型的 ReID 数据集 MSMT17,这个数据集包括多个时间段

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Startdt AI提出:使用生成对抗网络用于One-Stage目标检测的知识蒸馏方法

人工智能正在驱动新一轮的商业变革,而算法技术则是推动核心底层技术的重要力量。算法崛起时代,技术浪潮可谓一日千里,算法工程师也只有不断精进自身技术,才能与时俱进、驭浪前行。近日,奇点云算法工程师三角肌在目标检测算法领域又有新突破。 摘要 卷积神经网络对目标检测

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GAN(生成对抗网络)的最新应用状况

今天我们来聊一个轻松一些的话题——GAN 的应用。 在此之前呢,先推荐大家去读一下一篇新的文章 LS-GAN(Loss-sensitive GAN)[1]。 这个文章比 WGAN 出现的时间要早几天,它在真实分布满足 Lipschitz 条件的假设下,提出了

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不到 200 行代码,教你如何用 Keras 搭建生成对抗网络(GAN)

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出,是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一。它的核心思想是:同时训练两个相互协作、同时又相互竞争的深度神经网络(一

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生成对抗网络 loss相关问答

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Keras - 输入数组应具有与目标数组相同的样本数

我有下面的代码运行生成对抗网络(GAN)374培训大小的图像32x32。 为什么我出现以下错误? ValueError: Input arrays should have the same number of samples as target a

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