技術 [實戰系列] 使用 Keras 搭建一個 GAN 魔法陣（模型）

本篇要來實作一個簡單版的 GAN 模型。如果忘記 GAN 是什麼的同學，傳送門在此： [魔法陣系列] Generative Adversarial Netw...

技術 [魔法陣系列] Generative Adversarial Network（GAN）之術式解析

在上篇介紹 AutoEncoder 的應用時有提到 VAE（Variational Autoencoder） 可以生成圖片，但是它有一些限制。VAE 實際上沒有...

技術 [魔法陣系列] Generative Adversarial Network（GAN）之應用場景

Yann LeCun （Facebook AI 研究院院長）曾對 GAN 表示讚賞： The most important one, in my opi...

技術 Day 26 - 當AI有了常識之後, 超越人類? -GAN(2)

常被用的GAN比喻，假鈔製作（生成目標樣本）需要詳細研究被偽造鈔種的特徵（訓練樣本數據的特徵），然後進行偽造（生成）。這個過程有2點需要說明： 這是一個生成過...

技術 Day 26: 人工智慧在音樂領域的應用 (AI作曲 - 生成對抗網路 Gan (幹) )

今天我們來聊聊生成對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) ，發音為幹。 GAN是Ian Goodfellow在20...

技術 Day 25 - 當AI有了常識之後, 超越人類? -GAN(1)

當AI有了常識... 深度學習領域的巨擘，同時也是Facebook的AI研究院長楊立昆（Yann LeCun）,director of Facebook’s A...

技術 Day 17 - 卷積神經網絡 CNN (2)- 戰國時代之版圖擴張

再看一次... 註:成功大學 連震杰教授 百家爭鳴 我們瞭解在1998 LeNet / 2012 AlexNet 之後，CNN相關技術及應用百家爭鳴1.Basi...

技術 [Day 2] GAN 的架構與基本原理

今天要介紹的是生成對抗網路（generative adversarial network，簡稱 GAN）～ GAN 是一種用於解決生成任務的機器學習演算法，最早...

技術 [Day 6] 如何評估 GAN 生成影像的表現？

前幾天談的都是 GAN 生成影像的原理，那當我們訓練出 GAN 以後，要如何評估模型產生影像的表現並和其他生成模型比較呢？ 人工判斷也許是最快能想到的方法。早期...

技術 [Day 7] 訓練 GAN 的一些技巧

今天的文章應該是最後一篇與 GAN 有關的介紹～ 關於 GAN 的研究主題實在非常多，也持續跟隨著深度學習領域的突破而演進，很難在幾篇文章中涵蓋所有的內容（就算...

技術 [Day 4] 淺談 GAN 的理論

今天進入到 GAN 的理論了，真是讓人既期待又害怕受傷害（？ 在這裡為了簡化說明，所以都是以 unconditional GAN 為例子～ 視覺化的解釋 下圖是...

技術 [Day 5] Wasserstein GAN - 改善原始 GAN 難以收斂的問題

如同昨天文章的內容提到的，利用一個二元分類器作為 discriminator 和 generator 對抗，期望 generator 最終能學會產生近乎真實的影...

技術 Day2 AI國度的導覽－生成式AI歷史與介紹

歡迎各位第一天的旅程，今天我們來到了AI國度，就讓我們好好了解一下這裡的風景與歷史吧！ 因為時間並不多，所以我們主要的導覽重點會集中在「生成式AI」，如果有什麼...

技術 【Day3】淺談GAN-生成對抗網路

GAN（Generative Adversarial Network，生成對抗網路）是一種深度學習模型，主要由兩個神經網路組成，即生成器（Generator）和...

技術 AI創造的虛擬世界：未來影像世界還需要真人嗎？

在未來的某一天，你有沒有想過，當我們打開電影、廣告甚至新聞節目時，看到的那些面孔、聽到的那些聲音，很可能不是真實存在的人？AI技術日新月異，尤其是Deepfak...

技術 Day22: JoJoGAN之你這沒用的老東西

DIO曾言：「老東西，你的替身是最沒用的！！」 今天，我們來講古，來介紹以前的AI是怎麼做濾鏡這種東西。 在影像生成上面，過去(大約2022之前)我們使用對抗生...

技術 Day23: GameNGen-所以這就是遊戲引擎的最終型？

我們來窺探一下DeepMind發表的AI遊戲引擎-GameNGen的架構。 GameNGen分為代理和引擎兩個部份。遊戲代理，也就是能玩DOOM(毀滅戰士)的A...