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【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之利用GAN自动生成二次元头像

深度学习作为人工智能的重要手段,迎来了爆发,在NLP、CV、物联网、无人机等多个领域都发挥了非常重要的作用。最近几年,各种深度学习算法层出不穷, Generative Adverarial Network(GAN)自2014年提出以来,引起广泛关注,身为深度学习三巨头之一的Yan Lecun对GAN的评价颇高,认为GAN是近年来在深度学习上最大的突破,是近十年来机器学习上最有意思的工作。

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GAN生成对抗网络学习笔记

一、GAN是Generative Adversarial Nets的缩写,是由Ian Goodfellow14年提出的,这个东西和深度学习里其他很多东西一样,看表面原理其实很好理解,就是两个网络不断对抗互相学习,最终得到一个比较好的结果,但是想搞清楚原理并且能从头推一遍公式其实还是要花不少时间的,尤其是原作里很多细节并没有展开讲,因此我觉得还是比较有必要把推导的过程记录下来的。

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程序员的魔法——用Masking GAN让100,000人都露出灿烂笑容

本文使用Masking GAN来对静态的图像中的人物图像进行处理,使其都露出灿烂笑容,堪称魔法。每个程序员都是一个魔法师,你玩过的魔法是什么呢?欢迎留言秀出各自的魔法。

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神经网络中的造物者-GANs

人工智能正在成为一种创造性的力量,本篇文章介绍了GANs的由来和应用,并且探寻GANs在人工智能中的重要意义。

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