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    生成对抗网络做分类

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  • 生成对抗网络入门指南（内含资源和代码）

    生成对抗网络（GAN）是由两个相互竞争的网络组成的深度神经网络架构。 2014年，Lan Goodfellow和蒙特利尔大学包括Yoshua Bengio在内的其它研究人员在论文中介绍了生成对抗网络。Facebook的AI研究主管Yann LeCun称对抗训练是“近10年来最有趣的机器学习（ML）...

    文章 【方向】 2018-01-19 6779浏览量

  • 【业界首例】MIT新算法骗过神经网络3D物体分类，成功率超90%

    在这篇论文中，作者秒速了他们如何在2D和3D情况下生成具有可迁移性的对抗样本。此外，他们还展示了，使用新方法在物理世界中合成和制作这种稳定的3D对抗样本，包括具有复杂形状的物体：在实验中，无论视点、噪声和其他类似的现实世界因素如何，这些对抗样本都保持其攻击性。 为了表示他们的过程适用于任意3D模型...

    文章 技术小能手 2017-11-03 1061浏览量

  • 学界 | Ian Goodfellow最新论文：是猫还是狗？不光神经网络识别不了，你也能被忽悠

    根据胡子、鼻子较短判断，左边的似乎是猫。但是再看看右边，这明显是只狼狗吧（诡异的戴着蝴蝶结的狼狗orz）。但是这明明是一张图啊？怎么回事？ 都是深度学习搞的鬼。 这是Ian Goodfellow大神2月22号最新论文里的成果。对抗性干扰，既能骗过神经网络，也能骗过人眼了。 先回忆一下我们是怎么忽...

    文章 技术小能手 2018-02-24 2002浏览量

  • 七个不容易被发现的生成对抗网络（GAN）用例

    像许多追随AI发展的人一样，我无法忽略生成建模的最新进展，尤其是图像生成中生成对抗网络（GAN）的巨大成功。看看下面这些样本：它们与真实照片几乎没有区别！ 从2014年到2018年，面部生成的进展也非常显着。 这些结果让我感到兴奋，但我内心总是怀疑它们是否真的有用且广泛适用。基本上我“怀疑”，凭...

    文章 【方向】 2018-10-28 4224浏览量

  • GAN发展历程综述：送你最易入手的几个架构 | 附资料包

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 怎样教机器画一张从未见过的人脸呢？我们知道计算机可以存储大量照片，但它并不知道像素与外观是如何关联起来的。 多年来，各种各样的生成模型都试图解决这个问题。它们使用不同的假设模拟底层数据分布，但那些假设通常并不实用。 目前的实现方法都不是最优解：隐马尔可...

    文章 行者武松 2018-01-08 1818浏览量

  • GAN是一种特殊的损失函数？

    数据科学家Jeremy Howard在fast.ai的《生成对抗网络（GAN）》课程中曾经讲过这样一句话： “从本质上来说，生成对抗网络（GAN）是一种特殊的损失函数。” 你是否能够理解这句话的意思？读完本文，你会更好的理解这句话的含义。 神经网络的函数逼近理论 在数学中，我们可以将函数看做一个...

    文章 【方向】 2018-12-20 1908浏览量

  • 支付宝：你长大了，该学会认识新朋友了！

    小叽导读：在今年的拉动手淘用户增长战略中，支付宝小程序作为日活2亿同时包含大量手淘新用户的场景，在拉新中承担着十分重要的作用。我们的目标人群是将用户转化为淘宝用户，阿里工程师是用什么方法完成这样的转化呢？今天的文章，马上为你揭晓！ 作者 | 亦汀、吴越、一尘、理欣 一、背景 “支付宝拉新”依托“...

    文章 初商 2019-08-15 752浏览量

  • 神经网络中的造物者-GANs

    更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 当一个小孩画一只猫的时候，你会更加了解这个孩子，而不是了解画出来的猫。同理，我们使用神经网络生成图像能帮助我们理解神经网络是如何对输入的信息进行处理的。通常，人们很难以直观的方式解释神经网络的功能，但是生成算...

    文章 【方向】 2017-09-16 3185浏览量

  • 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的精度有着显著的提升，并且随着卷积神经网...

    文章 startdtsms 2019-07-07 1197浏览量

  • Ian Goodfellow：生成对抗网络 GAN 的公式是怎样推导出来的

    昨天，谷歌大脑研究科学家、《深度学习》的作者之一Ian Goodfellow在Twitter推荐了他最喜欢的两个机器学习“黑魔法”（Theory Hack）。Ian Goodfellow还是生成对抗网络GAN的提出者，利用这两个技巧，他在著名的GAN论文中推导了一个公式。 很多时候，我们想用代数...

    文章 技术小能手 2018-05-17 1059浏览量

  • AI 安全在阿里业务中的实践，你了解吗？

    我们知道，AI 技术将在很长一段时间占据互联网技术时代的风口。但是，有代码的地方就有缺陷，提到技术很难不讲安全，那么AI会不会碰到安全问题呢？ AI安全 试想一下，未来的某个早晨，当你像往常一样打开无人驾驶的汽车车门，报出目的地，然后坐在后座上舒舒服服地浏览推送给你的各种新闻，汽车突然失控，在本该...

    文章 技术小能手 2019-03-11 3379浏览量

  • 苹果机器学习博客姗姗来迟，不过第一篇文章就给紧缺训练数据的研究者们发糖

    雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：苹果一出手就要解决人工智能的瓶颈问题，野心不可谓不大，但是效果也不可谓不好，最近的一篇机器学习方面的论文就巧妙地解决了训练数据收集方面的大问题，不仅已经被CVPR2017收录，刚刚上线的Apple Machine Learning Journal（机...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 949浏览量

  • wGAN如何解决GAN已有问题（附代码实现）

    随着柯洁与AlphaGo的比赛结束以后，大家是不是对人工智能的底层奥秘越来越有兴趣？ 深度学习已经在图像分类、检测等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。 首先，它与传统的机器学习方法一样，通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布，或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的预测结...

    文章 行者武松 2017-07-03 2392浏览量

  • 三角兽首席科学家分享实录：基于对抗学习的生成式对话模型

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 对抗学习和对话系统都是近年来的新热点。今年7月，三角兽研究组与哈工大ITNLP实验室合作完成的论文被自然语言领域顶级会议EMNLP录取。 上周三（8月9日）晚，量子位邀请到三角兽首席科学家王宝勋，与大家分享了论文中基于对抗学习的生成对话模型内容。 这...

    文章 行者武松 2018-01-15 790浏览量

  • 支付宝：你长大了，该学会认识新朋友了！

    小叽导读：在今年的拉动手淘用户增长战略中，支付宝小程序作为日活2亿同时包含大量手淘新用户的场景，在拉新中承担着十分重要的作用。我们的目标人群是将用户转化为淘宝用户，阿里工程师是用什么方法完成这样的转化呢？今天的文章，马上为你揭晓！ 作者 | 亦汀、吴越、一尘、理欣 一、背景 “支付宝拉新”依托“绿...

    文章 技术小能手 2019-02-20 983浏览量

  • 达摩院视觉AI训练营-DAY1

    第一课为 视觉生产技术的搜索和应用，由达摩院的谢宣松（星瞳）老师讲解。主要对视觉生产以及子部分应用进行了介绍。以下为大致内容： 定义和分类精细理解视觉生产视觉编辑视觉增强视觉制造视觉开放平台二、视觉生产的定义和分类 主要通过AI技术进行生成 框架中最核心的是生产引擎 最终要的是产品的落地，是否可有...

    文章 魏尔肖 2020-11-27 26浏览量

  • Google惊人研究：一组图片，就能强迫神经网络执行其他任务

    还记得那些把熊猫认成猩猩、把乌龟认成枪、把枪认成直升机的算法吗？ 它们遭遇的，是一个名为“对抗攻击(adversarial attacks)”的敌人。这个敌人每次出现，都能让图像识别算法不知所措。 现在，更丧心病狂的来了。 谷歌大脑三位研究员Gamaleldin F. Elsayed、Ian Go...

    文章 技术小能手 2018-07-03 1334浏览量

  • 达摩院视觉AI训练营-DAY1

    一、概述 一、简介 第一课为 视觉生产技术的搜索和应用，由达摩院的谢宣松（星瞳）老师讲解。主要对视觉生产以及子部分应用进行了介绍。以下为大致内容： 定义和分类 精细理解 视觉生产 视觉编辑 视觉增强 视觉制造 视觉开放平台 二、视觉生产的定义和分类 主要通过AI技术进行生成框架中最核心的是生产引擎...

    文章 兴涛 2020-11-27 73浏览量

  • 解读Facebook CAN：如何给人工智能赋予艺术创作的力量

    雷锋网 AI 科技评论按：能够迭代进化、模仿指定数据特征的GAN（生成式对抗性网络）已经是公认的处理图像生成问题的好方法，自从提出以来相关的研究成果不少，在图像增强、超分辨率、风格转换任务中的效果可谓是惊人的。 （具体可以参见 Valse 2017 | 生成对抗网络（GAN）研究年度进展评述 - ...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 604浏览量

  • 深度卷积对抗生成网络(DCGAN)实战

    更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 生成式对抗网络（GANs）的概念在四年前由Ian Goodfellow创造。古德费洛（Goodfellow）认为鉴别器（Discriminator）是艺术评论家而相对的艺术家则是生成器（Generator...

    文章 【方向】 2017-11-06 5601浏览量

  • StarGAN - 图像到图像的翻译

    本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： StarGAN — Image-to-Image Translation 作者 | Pranoy Radhakrishnan 翻译 | tobepellucid          校对 | Pita        审核 | 酱...

    文章 雷锋网 2019-04-17 138浏览量

  • “GAN之父”Goodfellow与网友互动：关于GAN的11个问题（附视频）

    编者按：昨天，雷锋网(公众号：雷锋网)根据 Ian Goodfellow 演讲视频的前20分钟整理出《“GANs之父”Goodfellow 38分钟视频亲授：如何完善生成对抗网络？（上）》，其中Goodfellow主要讲述了什么是 GAN 和 DCGANs、模型崩溃、小批量特征、文本转图像等问题。...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1336浏览量

  • 创意对抗网络（CANs）你知多少？

    更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 人类最难让计算机做的事情之一就是创造性地思考。计算机非常善于从事人们精确指定的工作，并且完成的速度非常快。而创造力是一个抽象的概念，把给计算机赋予创造力已经被证明是机器学习方面一个非常困难的的挑战。 6月份，...

    文章 【方向】 2017-10-09 2159浏览量

  • Ian Goodfellow等提出自注意力GAN，ImageNet图像合成获最优结果！

    图像合成（Image synthesis）是计算机视觉中的一个重要问题。随着生成对抗网络（GAN）的出现，这个方向取得了显著进展。基于深度卷积网络的GAN尤其成功。但是，通过仔细检查这些模型生成的样本，可以观察到，在ImageNet这类的有许多图像类别的数据集上训练时，卷积GAN合成的图像不尽如人...

    文章 技术小能手 2018-05-24 990浏览量

  • GAN生成的结果多样性不足怎么办？那就再添一个鉴别器！

    近期，澳大利亚迪肯大学图像识别和数据分析中心发表了一篇新的论文，由Tu Dinh Nguyen, Trung Le, Hung Vu, Dinh Phung编写，该论文就生成对抗网络（GAN）的模式崩溃问题进行了讨论并给出了一种新的有效的解决方案 D2GAN，论文译稿由雷锋网 AI 科技评论编辑，...

    文章 玄学酱 2017-10-24 1512浏览量

  • 深究机器学习的软肋：难以防范的对抗攻击，让机器产生了幻觉

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 对抗范例（adversarial examples），是攻击者为了让机器学习模型产生错误而设计的输入数据，就像“机器产生了幻觉”。在这篇文章中，我们将展示对抗范例了如何通过不同媒介进行攻击，并讨论保护系统免受这种攻击难在何处。 在OpenAI，我们认为...

    文章 行者武松 2018-03-14 868浏览量

  • 人工智能黑客讲述：如何欺骗运用机器学习的安全软件？

           今天的主题是Gmail对抗式机器学习。 我是学计算机科学、机器学习的，也是负责AI相关的研究者，在湾区那边做很多的数据挖掘、安防等相关的工作，我们非常高兴地看到现在很多的人都在做这些对抗机器学习或者深层次学习。 首先Gmail本身还是属于一个非常新兴的领域，虽然我们可以看到AI已经...

    文章 boxti 2017-08-09 1008浏览量

  • 最简单易懂的GAN（生成对抗网络）教程：从理论到实践（附代码）

      之前 GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，火的不行，本文旨在浅显理解传统GAN，分享学习心得。现有GAN网络大多数代码实现使用Python、torch等语言，这里，后面用matlab搭建一个简单的GAN网络，便于理解GAN原理。 GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：Generat...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2076浏览量

  • 杨强教授第四范式内部分享：漫谈《西部世界》、GAN及迁移学习

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 以下内容根据杨强教授演讲编写，略微有所删减。 有些人看过电视剧《西部世界》—在《西部世界》里，你可能问的一个关键问题是什么？就是当剧中的人们，其中任何一个人走到你面前，你能否区分出他／她是个真人？ 你会问：咦，这不是图灵测试要解决的问题吗？ 是的。 问...

    文章 行者武松 2018-01-09 969浏览量

  • 十个生成模型(GANs)的最佳案例和原理 | 代码+论文

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 生成对抗网络（GANs）是一种能“教会”计算机胜任人类工作的有趣方法。一个好的对手能让你成长更快，而GANs背后就是“从竞争中学习”的思路。 GANs最先是由蒙特利尔大学的Ian Goodfellow提出，已在图像生成和风格迁移等领域获得了巨大的成功，...

    文章 行者武松 2018-01-16 1879浏览量

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