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请不要慌,微软加州伯克利分校商量院153页最新

2019-08-21 11:49

原标题:微软德克萨斯奥斯汀分校琢磨院153页最新GAN教程(附代码)

原题目:五月·机器学习火热开源项目(Aug.2018)

微型计算机视觉顶会盛会CVPLX5702018举行在即,从官方未来收下的随想类型来看,那届议会议及展览现出了三个意料之外的场景:生成对抗网络GAN,正在成为新的“深度学习”。MMP,深度学习还没学会,难道作者又要被年代放弃了吗?

【导读】塞Bath蒂恩Nowozin在机器学习夏天课程(MLSS 二零一八年五月)做了有关GAN的教学,153页PPT详尽的表达了GAN的前进脉络和最新进展,其它她所提供原版大小为286MB 的pptx中富含多量动画效果,对学科的接头很有扶持。

转自 Xiaowen专知

依据谷歌(Google) Research的商讨物工学家JordiPont-Tuset做的一个总结,它经过查看那么些舆论的门类,看到了前途深度学习的发展趋势。结果,他意识变化对抗网络强势出击,大有代表“深度学习”(Deep Learning)之势。

SebastianNowozin是微软北卡罗来纳教堂山分校钻探院首席切磋院,潜心于无监察和控制于表示学习。他在GAN领域做了汪洋的行事,同一时间也是人所共知的f-GAN的作者。

【导读】整理了一份九月热门机器学习开源项目,富含了Auto Keras,Glow,Videoto Video,机译,舞蹈生成器,足球录制到3D,垃圾邮件过滤,语音识别,图像生成,人脸管理等主题。请查收~

不要不信,大家只是有图有真相!上边那张图呈现了CVPTiggo2018的随想标题中,关键词GAN、Deep,以及LSTM的对峙统一:

在教练 GAN 方面就像是有两多个阵营:首先个自然正是GAN的发明IanGoodfellow以及他所供职的OpenAI和谷歌(Google)的一帮商讨职员;**其次个有力的营垒也正是以那篇教程小编SebastianNowozin 为表示的微软阵营**;第三正是任何了

作者 | Mybrigde

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这一次教程首要有以下多少个部分:

编译 | Xiaowen

能够看来,常备的“深度学习”已经在落后,何况方向分明。JordiPont-Tuset以为,那很恐怕是有一点研商职员相对深度学习已经没什么研讨的了,都去品味一些新的世界。

可能率模型

在过去的二个月里,大家对近2四贰十一个机械学习开放源码项目张开了排名,选出了前10名。

在一般的“深度学习”走下坡路的同有的时候候,GAN稳步的成为新宠,总括展现有8%的舆论标题中蕴藏GAN(这一数码比较2017年进步了2倍多)。

GANs的多少个示范应用

在此时期,大家将项目与新本子或要害版本举行了相比。Mybridge AI依据各样因素对品种进展排名,以测量典范品质。

急需提议,这里计算的无非是三大Computer视觉会议接受杂文的标题里的机要词。JordiPont-Tuset预计:普通的“深度学习”大概早就为人熟识,这段时间在钻探领域最早往更加细的、更现实的趋向前行,举例GAN。

评价尺度

  • 这么些版本中GitHub star的平平均数量据:918个stars
  • “沃特ch”机器学习GitHub上的前拾三位开放源码,每月抽出一回电子邮件。
  • 大旨:Auto Keras,Glow,Videoto Video,机译,舞蹈生成器,足球录制到3D,垃圾邮件过滤,语音识别,图像生成,人脸管理。

GAN是新的“深度学习”?

GAN 模型

开源项目或然对技师有用。希望您能找到二个珠璧交辉的项目来鼓劲你。

调换对抗网络(Generative Adversarial Nets)是Ian Goodfellow 等人2015年的诗歌《Generative Adversarial Nets》中提议,它是非监督学习的一种方法,通过让七个神经网络相互博艺的章程开展学习。

  • 差别性与f-GAN 家族
  • 依靠积分可能率度量(IPM)的GAN: MMD
  • 根据积分可能率衡量(IPM)的GAN: Wasserstein GANs

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图片 3来源:Slinuxer

难题与哪些校勘:情势崩溃(modecollapse)与动荡(Instability)

Autokeras: An opensource software library for automated machine learning (AutoML) [2715 stars onGithub]. Courtesy of Haifeng Jin

扭转对抗互联网是由一个变动网络(Generator)与一个识别互联网(Discriminator)组成。生成网络从神秘空间(latent space)中从心所欲采集样品作为输入,其出口结果必要尽也许模仿磨炼聚集的真人真事样本。推断网络的输入则是生成互联网的出口,其目标是将调换互联网的输出从实际样本中尽量辨认出来。而生成网络则要硬着头皮地诈骗判定互联网。多少个互连网互动对峙、不断调解参数,最后指标是使判定互连网不能够决断生成网络的出口结果是不是真正。

隐式模型

链接:

还不能够一心知晓GAN?害怕本人会落后?

开放性商量难题

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永不心急,云栖君给你汇总一些自己产的改换对抗网络学习材质:

GAN互联网是近五年深度学习园地的老马,不正常风头无两。从计算机视觉顶会盛会CVPQashqai2018收受的舆论总结就知秋一叶:依据谷歌(Google) Research的探究化学家JordiPont-Tuset做的二个总括,它经过查阅那个杂文的体系,看到了前途深度学习的发展趋势。结果,他意识变化对抗网络(GAN)强势出击,大有代表“深度学习”(Deep Learning)之势。

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1.GAN网络浅显解释

上边那张图显示了CVP福特Explorer2018的舆论标题中,关键词GAN、Deep,以及LSTM的对待:

Glow: Code for“Glow: Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions” [1687stars onGithub]. Courtesy of OpenAI

摘要:最初步的GAN网络介绍!

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链接:**1. **

2.创新意识对抗网络你知多少?

在平凡的“深度学习”走下坡路的同一时间,GAN慢慢的成为新宠,总计展现有8%的舆论标题中隐含GAN(这一数码相比二〇一七年升高了2倍多)。

2.

摘要:人类最难让Computer做的作业之一便是创设性地思索。Computer非常长于从事人们正确钦点的劳作,而且产生的快慢非常的慢。而创制力是七个虚幻的概念,把给计算机赋予创造力已经被注明是机器学习地点三个老大难堪的的挑衅。

除此以外用尽字母表的各类GAN的变体 X-GAN 的诗歌数量也是猛烈扩大:

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3.神经互连网中的造物者-GANs

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摘要:人工智能正在成为一种创设性的力量,本篇文章介绍了GANs的开始和结果和动用,并且探究GANs在人工智能中的重要意义。

  • 后台回复“GANMLSS” 就能够得到最新PPT下载链接~

Vid2vid: Pytorchimplementation of our method for high-resolution (e.g. 2048x1024)photorealistic video-to-video translation. [2821stars on Github]. Courtesy ofNVIDIA AI

  1. 深度卷积对抗生成网络实战

参照链接:

链接:

摘要:本文笔者通过一个实战小例子介绍了什么是GANS,怎么样利用TensorFlow来兑现GANS,对于想要掌握GANS的学习者来说,那篇文章相对入门。

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5.技术员的法力——用Masking GAN让100,000人都表露灿烂笑容

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摘要:本文使用Masking GAN来对静态的图像中的人物图像举行管理,使其都表露灿烂笑容,堪当法力。各样程序猿都以一个魔术师,你玩过的魔法是怎么吗?接待留言秀出各自的法力。

附PPT全文:

UnsupervisedMT:Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation—Facebook Research [515stars on Github]. Courtesy of FacebookResearch

未曾学尽兴?没有涉嫌,云栖君还给您准备了好多大礼,收藏一下,逐渐学习!

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请收下那份有关人工智能的根目录——博客整理类别

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关于数据精确的那二个事——博客整理连串

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机器学习必备手册——博客整理种类

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DanceNet: Dancegenerator using Autoencoder, LSTM and Mixture Density Network. (Keras) [301 stars on Github]. Courtesy of Jaison Saji

推而广之眼界的都在那——博客整理类别

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深度学习必备手册——博客整理体系

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深度学习必备手册——博客整理类别

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最受招待的张玉宏大学生的深浅学习入门篇——不占星对后悔!

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Soccerontable:Upconverting YouTube soccer videos in 3D for viewing in AR/VR devices.Soccer OnYour Tabletop with OpenCV [253stars on Github]. Courtesy of KonstantinosRematas

程序员本领进级手册

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技师手艺进级手册

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正文小编:

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读书最早的文章

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Artificial-adversary:Tool to generate adversarial text examples and test machine learning modelsagainst them—Airbnb [160stars on Github]. Courtesy of AirbnbEng

正文为云栖社区原创内容,未经允许不得转发。

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Stt-benchmark:Speech to text benchmark framework [300stars on Github]. Courtesy of Picovoice

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Sg2im: Code for “Image Generation fromScene Graphs”. A scene graph is a structured representation of a visual scenewhere nodes represent objects in the scene and edges represent relationshipsbetween objects [672stars on Github]. Courtesy of Google Open Source

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GANimation:Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image [355 stars on Github].Courtesy of Albert Pumarola

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原稿链接:

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