生成对抗网络

23、论文阅读：基于多分辨率特征学习的层次注意力聚合GAN水下图像增强近年来，为了优化海上作业效率并推动海事行业自动机器学习的发展，水下图像增强与复原技术变得日益重要。针对水下图像中存在的色彩偏差、曝光不足和模糊等问题，本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的水下图像增强方法，该方法采用了新的分层注意力聚合和多分辨率特征学习技术。所提方法包括一个生成器和一个判别器。具体而言，生成器由编码器、瓶颈层和解码器组成。生成器引入了块间串行连接，以更好地适应复杂的图像场景和任务需求，同时采用并行连接来提取多级特征并增强网络的表达能力。

AIGC----生成对抗网络(GAN)如何推动AIGC的发展随着人工智能领域的迅猛发展，AI生成内容（AIGC，AI Generated Content）正成为创意产业和技术领域的重要组成部分。在AIGC的核心技术中，生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）被认为是推动AIGC发展的关键力量之一。本篇博客将详细探讨GAN的工作原理，以及它如何加速AIGC的发展。为了使文章更具深度和可操作性，我们将通过代码示例来解释相关原理和应用场景。

深入解析生成对抗网络（GAN）在过去的几十年中，深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了巨大的突破。然而，如何让机器生成高质量、逼真的数据一直是人工智能领域的挑战。传统的生成模型，如变分自编码器（VAE）和马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC），在处理高维数据时存在局限性。为了解决这些问题，研究人员开始探索新的生成模型，以提高生成数据的质量和多样性。

深度学习之GAN应用GAN在2014年被提出之后，在图像生成领域取得了广泛的研究应用。然后在文本领域却一直没有很惊艳的效果。主要在于文本数据是离散数据，而GAN在应用于离散数据时存在以下几个问题：

深度学习之GAN的生成能力评价最常见评价GAN的方法就是主观评价。主观评价需要花费大量人力物力，且存在以下问题：评价带有主管色彩，有些bad case没看到很容易造成误判

明明真系叻

第十九周机器学习笔记：GAN的数学理论知识与实际应用的操作本周周报主要围绕生成对抗网络（GAN）的基础知识和理论进行深入探讨。首先回顾了GAN的基本概念、训练原理和应用场景。随后，周报详细分析了GAN背后的理论基础，包括如何通过高维空间中的点来理解图像生成，以及如何通过生成模型来寻找数据的分布。然后周报还描述了最大似然估计（MLE）在生成任务中的应用，并对比了传统方法与GAN的不同。然后复习了训练GAN的过程，包括如何通过判别器（Discriminator）来衡量两个分布之间的差异。最后，我们探讨了GAN的目标函数与JS散度（Jensen-Shannon Div

GAN在AIGC中的应用生成对抗网络（GAN）自2014年由伊恩·古德费罗（Ian Goodfellow）等人提出以来，已成为推动人工智能生成内容（AIGC）领域发展的关键技术。GAN通过其独特的生成器和判别器结构，以及两者之间的对抗训练机制，为AIGC的发展带来了深远的影响。以下将详细探讨GAN如何推动AIGC的发展，涵盖其原理、应用、变种以及面临的挑战和未来展望。

兔子牙丫丫

GAN对抗生成网络生成器的任务是从随机噪声（通常是从正态分布或均匀分布中采样）中生成伪造数据，目的是让这些数据看起来尽可能像真实数据。

Unknown To Known

论文解析八： GAN：Generative Adversarial Nets（生成对抗网络）机器学习中有两大类adversarial：对抗Nets：networks文章提出了一个新的framework（framework通常是一个比较大的模型）用来估计生成模型，通过对抗的过程，同时会训练两个模型

惊鸿若梦一书生

【人工智能-初级】第16章用生成对抗网络（GAN）生成图像：初级实现生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出的一种深度学习模型，它能够学习数据的分布并生成与训练数据类似的新样本。GAN 由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两个网络相互博弈，使得生成器能够越来越好地生成逼真的样本，而判别器则学会分辨生成样本和真实样本。

Unsupervised Domain Adaptation in SemanticSegmentation: A Review——论文笔记这篇论文主要综述了深度网络在语义分割任务中的无监督域适应（Unsupervised Domain Adaptation, UDA）的最新进展。文章指出，语义分割模型需要大量标注数据，而这些数据的获取十分昂贵和耗时。因此，UDA成为了一个重要的研究方向，它通过使用来自其他相关领域的已标注数据，减少在目标领域中对标注数据的需求。

CTA-GAN：基于生成对抗网络对颈动脉和主动脉的非增强CT影像进行血管增强目前只分析了文章的大体内容和我个人认为的比较重要的细节，代码实现还没仔细看，后续有时间会补充代码细节部分。

不是吧这都有重名

[论文阅读]RGB-Depth Fusion GAN for Indoor Depth Completion由于固有的限制，如无法感知透明物体和有限的距离范围，室内深度传感器捕获的原始深度图像通常会有大面积的深度值缺失。这种不完整的深度图给许多后续视觉任务带来了负担，尽管提出了很多深度补全方法来缓解这一问题。但是现有的大多数方法都是从稀疏和均匀采样的深度图生成精确的稠密深度图，不适用于补充大面积连续的深度值缺失区域，而这是十分常见且至关重要。本文设计了一种新颖的两分支端到端融合网络，输入为RGB图像和不完整的深度图，输出为稠密且完整的深度图。第一个分支采用编码器-解码器结构，借助RGB图像中提取的局部引导信息从

12、论文阅读：利用生成对抗网络实现无监督深度图像增强提高图像的美学质量是一个挑战，并且受到公众的广泛关注。为了解决这个问题，大多数现有算法基于监督学习方法，旨在为成对数据学习一个自动照片增强器，该数据由低质量照片及其对应的专家修饰版本组成。然而，专家修饰的照片的风格和特征可能无法满足普通用户的需求或偏好。

G1 GAN生成MNIST手写数字图像生成对抗网络 (GAN) 是一种通过“对抗性”学习生成数据的深度学习模型，通常用于生成图像、视频等数据。GAN 由两个网络组成：

VAE(与GAN)变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，主要用于学习数据的潜在表示并生成新样本。它由两个主要部分组成：编码器和解码器。

强化学习和QLearning及GAN到底是什么关系啊强化学习（Reinforcement Learning）、Q-Learning 和生成对抗网络（GANs）是机器学习中的三个不同概念，它们虽然有一些交叉，但本质上是针对不同问题的技术方法。下面我来详细解释它们之间的关系和区别：

SatVision炼金士

InfoGAN：通过信息最大化生成对抗网络进行可解释的表示学习一 Conditional Generative Adversarial Nets 二 cGANs with Projection Discriminator 三 Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs 四 InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets