登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
1.背景介绍生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GANs)是一种深度学习的技术，它通过两个网络进行训练：生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的目标是生成逼真的数据，而判别器的目标是区分真实的数据和生成的数据。这种竞争关系使得生成器逐渐学会生成更逼真的数据，判别器也逐渐学会区分这些数据。GANs 在图像生成、语音合成..
【代码】GAN训练mnist数据集。
【代码】DCGAN应用的简单示例（基于MNIST手写数据集的训练）
本文基于深度学习技术，构建CNN和LSTM模型预测中国股市变化。研究首先通过四种文本量化方法（新闻标题词向量、关键词词向量、百度指数和倾向值）处理2019-2023年财经新闻数据，结合股票历史数据构建多种训练集。其次，针对CNN和LSTM分别构建预测模型并进行参数优化，最后通过集成学习方法整合各模型。采用十折十次交叉验证法评估，结果显示深度学习结合新闻和股市数据能有效预测股市变化，为量化投资提供理
BicycleGAN 是一种基于条件生成对抗网络的多样化图像转换模型，旨在解决 pix2pix 和 CycleGAN 输出单一、缺乏变化的问题。该模型结合了 cVAE-GAN 和 cLR-GAN 两种方法，通过双向映射机制建立潜编码与输出图像间的关联，实现一对多的图像生成。其核心在于利用编码器将真实图像编码为潜变量，并通过 KL 散度损失、对抗损失和重构损失进行联合优化，同时引入随机噪声并确保其被
人工智能的基础理论与前沿技术，包括深度学习、人脸识别、语音识别、自动驾驶、生成对抗网络（GANs）、强化学习、无监督学习和人工大脑等领域。通过丰富的代码案例和应用实例，展示了AI技术在各行业中的广泛应用和未来发展潜力，旨在引领读者深入了解和掌握引领未来的智能革命。
生成对抗网络（GAN）是一种通过博弈的方式实现深度学习的方法，由生成器和判别器两部分组成。生成器负责生成尽可能真实的假数据，而判别器则负责区分真实数据和假数据。两者在博弈过程中共同提升，达到一种动态平衡。生成对抗网络（GAN）作为深度学习的前沿技术，以其独特的创新机制引领着人工智能领域的发展。本文详细介绍了GAN的原理、应用、实现过程以及未来展望，希望通过这篇文章，读者能够对GAN有更深入的了解。
2025年10-11月将举办多场国际学术会议，主题覆盖人工智能、自动化控制、机器学习、虚拟现实、计算机工程、计算机视觉、图像处理、大数据、传感器技术、分布式处理、云计算、数据挖掘、机器人、智能信息、工业自动化、自然语言处理、性能计算等等主题...
GAN在AIGC中的不可替代性呼吁技术发展与伦理监管并重格式说明严格遵循Markdown层级（从###开始），避免步骤词汇。公式与代码未使用```包装，符合规范要求。内容侧重技术深度与案例结合，适合开发者与行业研究者参考。
本文探讨了基于生成对抗网络（GAN）的动漫角色生成算法，重点解决动作与表情一致性问题。通过DCGAN框架，结合反卷积网络和对抗训练机制，实现从随机噪声到动漫图像的生成，详细介绍了理论基础、数据集构建、模型设计与实现过程，包括生成器/判别器架构、损失函数优化和训练策略。能生成高质量且具有动作-表情一致性的动漫角色，旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。不论是对于对深度学习技术感兴趣
GAN网络经常会见到或用到，但感觉对其理解不够深入，写此博客记录一下，方便今后查阅。
世界建模已成为人工智慧研究的基石，使智能体能够理解、表示并预测其所处的动态环境。以往的研究大多强调针对2D 图像和视频数据的生成式方法，却忽视了快速增长的、基于原生 3D 与 4D 表示（如 RGB-D 影像、占据网格、LiDAR 点云）的 大规模场景建模研究。与此同时，由于缺乏对“世界模型”的标准化定义与分类体系，现有文献中出现了零散甚至不一致的论述。本综述旨在填补这一空白，首次对3D 与 4D
概率生成模型简称生成模型（Generative Model），是概率统计和机器学习中的一类重要模型，指一系列用于随机生成可观测数据的模型。生成模型的思路是根据可观测的样本学习一个参数化的模型pθ(x)p_{\theta}(x)pθ(x)来近似未知分布pr(x)p_r(x)pr(x)，使得生成的样本和真实的样本尽可能的相似。深度生成模型就是利用深层神经网络可以近似任意函数的能力来建模一个复杂的.
人工智能/机器学习基础知识——生成对抗网络系列（Generative Adversarial Networks，GAN）
需要了解GAN的原理查看。采用手写数字识别数据集。
作为AI技术专家兼学习规划博主，我经常收到开发者的提问：“南木，想做图像生成，该选GAN还是VAE？“Diffusion Model为什么能生成比GAN更细腻的图？“Stable Diffusion的文本引导是怎么实现的？能不能自己跑通代码？
2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)将于2024年4月19-21日在珠海召开。
论文完整总览目录。
概念引入gan的通俗理解摘要1.研究条件生成式对抗网络在图像翻译任务中的通用解决方案2.网络不仅学习从输入图像到输出图像的映射，还学习了用干训练该映射的损失函数3.证明了这种方法可以有效应用在图像合成、图像上色等多种图像翻译任务中4.使用作者发布的pix2pix软件，大量用户已经成功进行了自己的实验，进一步证明了此方法的泛化性5. 这项工作表明可以在不手工设计损失函数的情况下，也能获得理想的结果研
梯度下降是最常用的优化方法，而随机梯度下降、批量梯度下降和小批量梯度下降可以提高训练速度和模型的泛化能力。神经网络通过计算预测结果与真实结果之间的差异，并逆向传播这个差异，调整网络中每个神经元的权重和偏差，以提高网络的准确性。梯度下降算法通过计算损失函数关于参数的梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数，逐步降低损失函数的值，从而优化网络的性能。
计算机视觉的目标是模拟和实现人类视觉系统的各个方面，包括图像感知、目标检测和识别、场景理解、运动分析等。计算机视觉的应用范围广泛，并在许多领域都有重要的作用。它通过对图像和视频的理解和分析，使计算机能够模拟和实现人类的视觉能力，为各个领域提供了更多的智能化和自动化的解决方案。图像分割和语义分析：将图像分割成不同的区域，并对每个区域进行语义分析，如图像分割、场景理解、人体姿态估计等。视觉增强和增强现
生成对抗网络和卷积神经网络是AI作画领域最常用的两种技术，它们分别通过对抗训练和特征提取的方式实现了图像的生成和转换。随着人工智能技术的不断发展和进步，我们相信在未来，AI作画技术将会更加成熟和普及，为艺术创作和设计带来更多的可能性和惊喜。通过本文的详细介绍，相信读者对于AI作画的原理和应用已经有了更深入的了解。在未来的学习和研究中，我们期待看到更多创新性的应用和突破性的进展，为AI作画领域注入新
我一直都对语音克隆这个技术非常感兴趣，但是之前并没有找到好用的TTS（text-to-speech）程序，网上很多现成且易用的TTS要么是没法定制音色，要么是只能定制自己的音色不能定制名人的（可能要求你读出特定的一段文字），要么是定制音色需要收费，要么是生成的语音显得非常僵硬和粗糙，要么是学习音色需要非常长的音频、且学习过程也很慢……
在李宏毅老师的视频中，并没有一开始就讲解什么是GAN，他先引入一个问题，为什么会有生成式对抗网络呢？他采用了一个小游戏进行介绍。游戏说明：一个小精灵可以从一个出发点出发到任意画面的位置去，我们根据小精灵的到达位置去训练一个network模型，从而预测到小精灵的位置。然而，出现了一个很离谱的画面：小精灵在转弯的时候居然分裂成了两个，还带上了虚影（？？这是什么离谱位置，转弯不成，直接分裂人物？？）为什
本文介绍了基于ESRGAN的图像超分辨率技术实现。首先阐述了图像超分辨率的定义、应用场景和主要挑战，包括细节恢复、计算效率和数据获取等问题。然后详细讲解了ESRGAN的理论基础，包括生成对抗网络、感知损失和对抗损失等核心概念。在代码实现部分，提供了完整的PyTorch实现方案，涵盖数据预处理、生成器和判别器模型构建、对抗训练过程以及评估方法。通过结合感知损失和对抗损失，ESRGAN能够生成高质量的
这里就涉及到WGAN-GP的训练代码，这一部分相对比较繁琐，和传统的GAN相比，关键就是损失函数的计算和梯度的计算。还是建议大家先读机器学习-生成对抗网络变种（三），有个基础概念。涉及到公式的地方我会着重说明。Part2WGAN-GP训练过程：主函数(主要部分):for epoch in range(epochs):for _ in range(5):batch_z = tf.random.nor
1.背景介绍图像合成是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到生成人工图像或从现有图像中生成新的图像。随着深度学习技术的发展，生成对抗网络(GAN)成为了图像合成的主流方法之一。GAN由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器尝试生成逼真的图像，而判别器则试图区分这些生成的图像与真实的图像。这种竞争过程使得生成器逐渐学会生成更逼真的图像。在本文中，我们将深入探讨GAN的进化，从简单的GA...
题目：MetricGAN+: An Improved Version of MetricGAN for Speech Enhancement代码（包含数据集）：https://github.com/wooseok-shin/MetricGAN-plus-pytorch（非原作者）论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.03538。
生成对抗网络（GAN）是一种通过对抗训练实现AI创作的突破性技术。它由生成器（造假师）和判别器（鉴定师）组成，通过持续对抗训练，最终使生成器能创造出以假乱真的数据。本文生动比喻了GAN的工作原理，解析其核心组件与数学原理，并展示了训练过程可视化。文章还介绍了GAN的多样应用（如人脸生成、艺术创作）和变种模型，最终通过实战项目演示手写数字生成。GAN技术正推动AI创意能力的边界，但也面临训练稳定性等
毕业论文-基于深度学习的医学图像分割方法：医学图像是反映人体内部结构的图像，是现代医疗诊断的主要依据之一。医学 图像处理任务主要包括图像检测、图像分割、图像配准和图像融合四个方面。目前 医学图像分割处理的对象主要是各种人体器官、组织和细胞的图像。医学图像分割 的任务是根据区域间的相似或不同，把图像分割成若干区域。近年来，研究人员不 断探索和提出各种医学图像分割方法和技术，相继提出了很多方法，包括基
论文综合对比
zi2zi-chain: 实现中国书法字体图片生成和字体制作的一站式开发。在zi2zi-pytorch（https://github.com/EuphoriaYan/zi2zi-pytorch）的基础上，做了进一步的修复和完善。修复部分为：针对预处理部分的函数弃用、生僻字无法生成、训练和推理部分单卡支持改为多卡并行、以及扩展从本地的txt文件进行字体图片生成等功能。完善部分为：对生成后的字体图片进
随着深度学习、机器学习和神经网络技术的快速发展，计算机视觉领域的应用变得越来越广泛和有趣。本毕业设计旨在探索这一领域的前沿技术，将深度学习模型、神经网络架构、OpenCV图像处理工具，以及卷积神经网络（CNN）的强大能力结合起来，以解决实际图像处理问题。本设计将为计算机视觉的学术研究和工程应用做出贡献，并为毕业生提供一个深入研究和实践的机会。
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生
1. **TimeGAN (Time-series Generative Adversarial Network)**：TimeGAN是一种合成时间序列数据的实现，它结合了无监督GAN方法的多功能性与对有监督自回归模型提供的条件概率原理，以生成保留时间动态的时间序列。2. **C-RNN-GAN (Continuous RNN-GAN)**：C-RNN-GAN是使用GAN生成连续序列数据的一个例子
近年来，深度学习已成为计算机视觉领域的研究热点，基于深度学习的图像修复技术弥补了传统修复方法长期存在的不足，显著提高了生成结果的质量。深度学习是指模仿人脑机制设计的具有深层结构的神经网络。深度学习作为一种表征学习，通过模仿人脑神经元之间的信息传递方式来学习输入数据的特征，并找到输入和输出数据之间的映射关系。通过在图像修复中应用深度学习技术，可以准确学习图像的语义信息，然后根据信息预测缺失的内容，大
gan的原理及其变种
逆扩散过程就是从噪声中恢复图像，当模型学会从噪声中恢复图像后，给定噪声数据，模型也能够由噪声生成图像。因此，推理时只包括逆扩散过程。扩散过程就是向样本图像中逐步添加噪声，学习如何将图像扩散为噪声。：从真实数据分布中采样得到的数据，可以粗略得理解成样本图像。：均值为0，方差为1的正态分布噪声，经过变换后可以表示第。扩散模型可以分为扩散/前向过程和逆扩散/反向过程。次扩散时向样本数据中添加高斯噪声后得
本文记录了作者在人工智能领域的学习规划与项目构想。主要包括：1.选修人工智能课程，计划学习Python和神经网络；2.考虑考取CAIE证书，目前正在备考初级；3.想开发盈利性AI项目，组建跨领域团队；4.对AI发展趋势的思考，认为创造性思维比AI工具更重要；5.推荐机器学习课程资源。文章展现了作者对AI领域的热情与务实规划，既有考证晋升的想法，也有创业实践的打算，同时保持对技术发展的独立思考。
✅博主简介：本人擅长建模仿真、数据分析、论文写作与指导，项目与课题经验交流。项目合作可私信或扫描文章底部二维码。随着小型自主航行无人船技术的不断进步，它们逐渐被应用于多种领域，如水质监测、水文测量、海洋调查和水面清洁等。这些无人船具备体积小、灵活性强、自动化程度高的优势，在执行任务时能够搭载各种传感器或执行装置，实现高效、安全、精准的作业。无人船的自主航行和任务完成，依赖于其路径规划能力，特别是在
Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion 解读
在这项工作中，我们首次提出了语义图像生成和编辑的统一方法，利用预先训练的图像-文本联合编码器（本文指clip）来引导图像生成模型。我们的方法是通过使用多模态编码器来定义一个损失函数，评估（文本，图像）对的相似性，并反向传播到图像生成器的潜在空间。
生成对抗网络
——生成对抗网络
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
魔乐社区
2048 AI社区
北京朝阳AI社区
讯飞AI开发者社区
