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己Ian Goodfellow之后,GANs还拥有哪些开辟性半途而

整理时间:2018-09-28 10:29 热度:°C

  雷锋网按:本文由干者Adit Deshpande尽结,雷锋网编译整顿理。Adit Deshpande当前是UCLA计算机迷信专业生物信息学标注的目的的父亲二先生。他暖和衷于将己己己的机具念书和计算机视觉技术运用在强大健范畴,给医生和患者带到来更好的处理方案,以下为雷锋网(帮群号:雷锋网)编译整顿理的情节:

  

  从此雕刻周末了尾,我将会做壹个新栏目——吃水念书切磋综述。每隔几周,我会尽结和释壹些吃水念书儿子标注的目的的论文。此雕刻周我会从生成对立网绕(Generative Adversarial Networks,GANs)此雕刻个标注的目的末了尾。

  伸见

  Yann LeCun在Quora上曾说,“对立锻炼是己切片面包出产即兴以后到最酷的东方正西”。我也赞同他说的,鉴于切片面包从不在吃水念书的圈儿子里惹宗如此多的关怀和兴奋。在此雕刻篇尽结里,我们壹道到来看看3篇基于Ian Goodfellow在2014年发表发出产的开辟性工干的文字。

  生成对立网绕(GANs)概述

  我在之前的落文,《9篇你要知道的吃水念书论文》,里提到度过Ian Goodfellow生成对立网绕的论文。那些网绕模具父亲致是,你拥有两个模具,壹个生成模具(generative model)和壹个区别模具(discriminative model)。区别模具的工干是决议壹张图片是天然的(到来己数据集儿子)还是人工分松的。的工干是生成看宗到来天然,和原始数据散布匹相像的图片。

  此雕刻却以被看做是壹个两者间的洞和或极小极父亲落弈。此雕刻篇文字中比方到,生成模具就像“壹帮制印运用假钞的造假者”,而区别模具就像“查验假钞的缓急察”。想要骗度过辨佩器,辨佩器则竭力备止被骗。两个模具经度过更迭优募化的锻炼,直到伪造品和真品不能被区别。

  论文1. 对立网绕的弹奏普弹奏斯金字塔

  对立网绕最要紧的壹个运用坚硬是在趾够的锻炼后,能分松看宗到来天然的图片。在Goodfellow 2014年的文字中拥有壹些输入的例儿子。

  

  如图所示,能很好地处理数字和人脸,但在遇到CIFAR-10数据集儿子的时分,生成的图片就很含糊不清。

  为了矫正此雕刻个效实,Emily Denton, Soumith Chintala, Arthur Szlam, 和Rob Fergus四人发表发出产了《基于弹奏普弹奏斯金字塔生成式对立网绕的吃水生成图像模具(Deep Generative Image Models using Lapalacian Pyramid of Adversarial Networks)》。此雕刻篇文字的首要贡献是壹种网绕构造,它能生成在40%情景下让人类评测者误认为真的高品质分松图像。
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