好运三分快三APP下载生成式对抗网络GAN有哪些最新的发展? | 2分钟读论文 | 雷锋网

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Optimizing the Latent Space of Generative Networks

生成网络潜优化

近期,生成对抗网络(GAN)在机器学习研究方面好运三分快三APP下载取得了新的进展。亲戚亲戚朋友都时要直接合成动物新的图像,从图像中创建3D图形,不可能 根据亲戚亲戚朋友对图像的编辑来创建新的产物。

生成对抗网络意味有有有另一个 神经网络在相互竞争相互比赛。生成网络尝试生成这么来太少逼真的图像,并将哪些地方地方图像传递给判别网络,而判别网络尝试判断真实的图像与伪造的图像之间的区别。

在你你这种过程中 有有另一个 神经网络一并进行学习和提高,知道它们能力这么强(达到稳态)。

而且,互相训练哪些地方地方网络并不一帆风顺——亲戚亲戚朋友我不在 乎 过程是是不是收敛,不可能 是是不是达到非合作博弈均衡。非合作博弈均衡是指,有有另一个 行为者相信亲戚亲戚朋友不可能 找到了有有另一个 最佳的策略,一并也考虑到了而且 行为人不可能 的决定,但亲戚亲戚朋友而且会对改变亲戚亲戚朋友本人的策略有兴趣。

正如游戏中经典场景:两名被定罪的嫌疑人正在考虑亲戚亲戚朋友是是不是应该相互勾结,但其中一方我不在 乎 对方决定采取的是哪些地方样的行动。

人好运三分快三APP下载工智能和游戏理论有同类之处,而且更厉害的地方在于:在这里,亲戚亲戚朋友尝试建立有有另一个 不时要处理你你这种请况的系统,你你这种最好的辦法 简称为生成潜优化,简称GLO。

以下将介绍只通过使用生成网络来欺骗判别网络。不可能 你修读过字体设计专业,你久知道这是有有另一个 非常错综复杂的领域。而且,不可能 亲戚亲戚朋友想创建有有另一个 新的字体类型,亲戚亲戚朋友通常只关心是多少结构,比如亲戚亲戚朋友要如保弯曲,再不可能 就像亲戚亲戚朋友处理你你这种简单描述衬线字体那样,同样的原则也都时要应用于人脸、动物以及你能想象的到的大多数课题。这意味有而且 错综复杂的,含晒 大量信息的概念。

哪些地方地方概念其中大主次信息都时要只通过大量功能的简单描述来捕获,这是通过将该高维数据投影到低维隐藏空间来完成的。

你你这种潜在空间不不利于消除对抗性优化,使得该系统更加容易训练。主要的优点是它仍然保留了生成对抗网络具有吸引力的属性,这意味它都时要从学习的数据集合中合成新的样本。

不可能 学到鸟的概念,就能合成新的鸟类,它都时要在数据点之间执行连续插值。这意味亲戚亲戚朋友都时要在你你这种挑选之间产生上面请况,它很久能在任意数量的数据点之间执行简单的算术运算。

同类,不可能 A是戴有太阳镜的男性,B是这么太阳眼镜的男性,C是女人爱。这么A-B+C将产生戴有太阳镜的女人爱。它也都时要用于超分辨率,当然还有而且 这么来太少这么来太少这么来太少这么来太少方面。

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阅读论文:https://arxiv.org/abs/1707.05776

经验富于的同学知道,对于生成对抗网络,有这么来太少这么来太少这么来太少这么来太少关于如保通过更多细节合成高分辨率图像的研究。这意味,这又是一项令人兴奋,使人视野更加开阔的工作。但这并还可不能否 与GAN后续工作进行比较,毕竟GAN还建立在更为成长期的句好运三分快三APP下载子的句子期的句子的句子是什么是什么期期期是什么是什么的研究的基础之上。

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