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        GAN  的问题主要有两点：Loss 等于0的梯度消失问题和梯度不稳定以及多样性受损。前者是因为选择的分布函数使用JS距离，这个距离不能衡量两个不相交的分布的距离；后者是因为Loss  函数要求KL距离最小，JS 距离最大，所以梯度不稳定，而且 Loss 函数对正确率要

一：GAN生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks）在StableDiffusion诞生之前，计算机视觉和机器学习方面最重要的突破是GAN（GenerativeAdversarialNetworks生成对抗网络）。GAN让超越训练数据已有内容成为可能，从而打开了一个全新领域——现在称之为生成建模。（一）GAN的本质GAN

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目录一、基本原理二、核心算法原理和数学模型三、训练过程四、GAN的优缺点生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是一种深度学习模型，自2014年由IanGoodfellow等人提出以来，在人工智能领域得到了广泛应用。GAN的基本原理是通过两个神经网络——生成器（Genera

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生成对抗网络（GAN）：请解释GAN的基本原理及其训练过程。生成对抗网络（GAN，GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，由蒙特利尔大学的IanGoodfellow在2014年提出。GAN的基本原理和训练过程可以详细解释如下：基本原理GAN通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（D

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以下是原论文分析，欢迎指正~DualGAN：用于图像转换的无监督双向学习作者：ZiliYi、Hao(Richard)Zhang、PingTan和MinglunGong纽芬兰纪念大学西蒙弗雷泽大学摘要  使用条件生成对抗网络（conditionalGAN）进行跨域图像转换在过去一年中取得了重大改进.根据任务的复杂程度

1.前言生成对抗网络（GAN，GenerativeAdversarialNetwork）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型，用于学习和生成与真实数据分布相似的数据。GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个部分组成，通过相互对抗的方式进行训练。生成器接受随机噪声并生成假

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1.简介盲目的面部修复（BlindFaceRestoration,BFR）是一个活跃的研究领域，它涉及到在没有任何先验信息的情况下改善低质量（LowQuality,LQ）图像的质量。这确实是一个具有挑战性的问题，因为模型需要能够处理多种未知的退化，例如模糊、噪声、压缩伪影等，这些退化可能在训练数据中

1.introductionPKUPosterLayout包括9974对海报布局和905张图像，DSF设计序列生成算法，一种基于CNN-LSTM的生成对抗网络（DS-GAN），受到图像的条件制约，学习设计序列的分布，从而生成具有内容感知的视觉-文本展示布局。2.RelatedworkLayoutGAN，LayoutGAN++，CGL-GAN。3.ANewBenchmark:

最近要看一些推理攻击的内容，把看过的都放过来吧DeepModelsUndertheGAN:InformationLeakagefromCollaborativeDeepLearningGAN下的深度模型：协作深度学习的信息泄漏ACMCCS2017文章目录一、论文信息1.题目2.作者3.期刊年限4.关键词二、背景三、创新

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一、前言在人工智能领域，大模型已经成为了一种趋势，它们凭借强大的学习和推理能力，在多个领域取得了显著的成果。然而，如何进一步提升大模型的智能水平，使其更好地服务于人类社会，成为了当前研究的热点。本文将围绕算法创新展开讨论，探讨如何通过创新算法让大模型更加聪明。二、算

版本python3.7tensorflow版本为tensorflow-gpu版本2.6运行结果： 代码：from__future__importprint_function,divisionfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.layersimportInput,Dense,Reshape,Flatten,Dropoutfromkeras.layersimportBatchNormalizatio

生成对抗网络的Wasserstein距离作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是近年来机器学习领域最重要的创新之一。GAN通过训练两个相互竞争的神经网络模型—生成器(Generator)和判别器(Discriminator)，从而学习生成接近真实数

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内容来自up主三圈，芯片界我最喜欢的up之一。在此目的是自己做个记录，怕忘记了。部分内容来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/356954927摩尔定律是英特尔创始人之一戈登·摩尔的经验之谈，其核心内容为：集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过18个月到24个月便会增加一倍。换言之，

引子近期，文生图，wav2lip很火，文生图，见识的太多，不多说了。wav2lip其通过语音驱动唇部动作并对视频质量进行修复，里面一般涉及到三个步骤，文本到语音转化，语音驱动唇部动作，图像质量修复。最后一步骤涉及到图像质量修复，考虑到之前做过基于GFP-GAN相关的工作，在此，总结汇总下。本文主要介绍