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  深度學(xué)習(xí)進階篇[9]：對抗生成網(wǎng)絡(luò)GANs綜述、代表變體模型、訓(xùn)練策略、GAN在計算機視覺應(yīng)用和常見數(shù)據(jù)集介紹，以及前沿問題解決

  【深度學(xué)習(xí)入門到進階】必看系列，含激活函數(shù)、優(yōu)化策略、損失函數(shù)、模型調(diào)優(yōu)、歸一化算法、卷積模型、序列模型、預(yù)訓(xùn)練模型、對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 專欄詳細介紹：【深度學(xué)習(xí)入門到進階】必看系列，含激活函數(shù)、優(yōu)化策略、損失函數(shù)、模型調(diào)優(yōu)、歸一化算法、卷積模型、

  2024年02月08日

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  【計算機視覺|生成對抗】逐步增長的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）以提升質(zhì)量、穩(wěn)定性和變化

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  2024年02月12日

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  【計算機視覺|生成對抗】用于高保真自然圖像合成的大規(guī)模GAN訓(xùn)練用于高保真自然圖像合成的大規(guī)模GAN訓(xùn)練（BigGAN）

  本系列博文為深度學(xué)習(xí)/計算機視覺論文筆記，轉(zhuǎn)載請注明出處 標題： Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis 鏈接：[1809.11096] Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis (arxiv.org) 盡管在生成圖像建模方面取得了近期的進展，但成功地從諸如ImageNet之類的復(fù)

  2024年02月11日

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  2024年02月11日

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• 生成模型在計算機視覺中的應(yīng)用：實現(xiàn)更智能的識別任務(wù)

  作者：禪與計算機程序設(shè)計藝術(shù) 在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，生成模型(Generative Model)通常被用來做圖像、文本、聲音等數(shù)據(jù)的表示學(xué)習(xí)(representation learning)，而很多時候這些數(shù)據(jù)本身有較強的特征，比如幾何形狀、顏色、結(jié)構(gòu)、表情、材料等。因此，生成模型可以作為一種有別于傳統(tǒng)

  2024年02月06日

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• 【探索AI】三十一-計算機視覺（六）深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用

  深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的成果，并且正在逐步改變我們對圖像和視頻信息的處理和理解方式。下面將詳細講解深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的幾個關(guān)鍵應(yīng)用。 首先，我們來看圖像分類。圖像分類是計算機視覺的基本任務(wù)之一，它涉及到將輸入的圖像自動歸

  2024年04月09日

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  作者：禪與計算機程序設(shè)計藝術(shù) 隨著計算機的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)的逐漸成熟，越來越多的人開始關(guān)注這個新興的領(lǐng)域，開始開發(fā)出新的產(chǎn)品和服務(wù)。 在這個信息爆炸的時代，數(shù)據(jù)量的呈幾何級增長，需要人們對海量數(shù)據(jù)的分析、處理和決策，而機器學(xué)習(xí)就是人工智能

  2024年02月08日

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  【論文綜述】一篇關(guān)于GAN在計算機視覺鄰域的綜述

  這是一篇關(guān)于GAN在計算機視覺領(lǐng)域的綜述。 生成對抗網(wǎng)絡(luò)是一種基于博弈論的生成模型，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于模擬數(shù)據(jù)分布。應(yīng)用領(lǐng)域：語言生成、圖像生成、圖像到圖像翻譯、圖像生成文本描述、視頻生成。 GAN模型能夠復(fù)制數(shù)據(jù)分布并生成合成數(shù)據(jù)， 應(yīng)用一定的標準偏差來

  2024年01月17日

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  深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用

  深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用 摘要： 本文介紹了深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)用，包括目標檢測、圖像分類、人臉識別等。通過分析深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的實際應(yīng)用案例，闡述了深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的優(yōu)勢和未來發(fā)展趨勢。 一、引言 計算機視覺是一門研究如何

  2024年02月04日

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  【計算機視覺|生成對抗】用深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)進行無監(jiān)督表示學(xué)習(xí)（DCGAN）

  本系列博文為深度學(xué)習(xí)/計算機視覺論文筆記，轉(zhuǎn)載請注明出處 標題： Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks 鏈接：[1511.06434] Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (arxiv.org) 近年來，卷積網(wǎng)絡(luò)（CNNs）的監(jiān)督學(xué)習(xí)

  2024年02月13日

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