“官宣官宣了，我男朋友帅吧”。昨天是520网络情人节，数万人在快手官宣脱单，这是怎么做到的？原来是快手上线了一款视频特效，让单身的小伙伴们瞬间甜蜜分身，“顺利脱单”。这是快手为用户准备的一系列520特效中的一款，受到用户欢迎。快手上线的520一系列魔表中还

标题：Generative Adversarial Networks : Challenges, Solutions, and Future Directions

当前的数字图像取证算法主要集中于传统篡改图像的检测或需要GAN的网络结构的先验知识。本文创新点提出了一种能同时检测篡改图像和GAN生成图像的通用方法。结果：与其他方法相比，模型在F1评分上获得了0.98的分数，对于其它GAN模型同时具有较强泛化能力。

生成器的对通道的内部表示类似于彩色RGB三通道像素合成的方式，但是所使用的权重与摄像机的类似光谱灵敏度完全不相同。工作重点主要放在GAN之间的共同特征和生成器靠后的几层，因为到达最后几层的线索不太可能被后续的连续的处理改变。

每台计算机都运行一个收集和发送度量数据的名为 gmond 的守护进程。所有这些数据多次收集会影响节点性能。网络中的 “抖动”发生在大量小消息同时出现时，可以通过将节点时钟保持一致，来避免这个问题。Gmetad 这个程序负责收集各个cluster的数据，并更

GAN则是在学习从随机变量到训练样本的映射关系，其中随机变量可以选择服从正太分布，那么就能得到一个由多层感知机组成的生成网络，网络的输入是一个一维的随机变量，输出是一张图片。从而需要尽可能的让自己的输出像真实样本，而则尽可能的将不是真实样本的情况分辨出来。

Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目，设计用于测量数以千计的节点。Ganglia的核心包含gmond、gmetad以及一个Web前端。主要是用来监控系统性能，如：cpu 、mem、硬盘利用率， I/O负载、网络流量情况等，通过曲

宇宙中大部分物质都是人类看不见的暗物质。目前，观测暗物质的最佳方式：引力透镜技术的成本太高，耗时太久。最近，研究人员希望利用AI技术来解决这个问题，提出了一种基于对抗生成模型的新方法，名曰“CosmoGAN”。目前，引力透镜技术是科学家提取这些信息的最有前

数据科学家Jeremy Howard在fast.ai的《生成对抗网络》课程中曾经讲过这样一句话：。我们使用损失函数表示误差。并且，他们有一个共同的属性，即这些损失函数必须能够用精确的数学表达式来表示，如：。而在Alpha-GAN中，有3个损失函数，即输入数

换明星“假脸”？毫无疑问，在图像生成中 GAN 以其生成以假乱真的图像“发挥”出了巨大的潜力。日前，来自日本东京大学和 Preferred Networks 公司的团队开源了一款名为「neural collage」的图像编辑工具，允许用户在图像的制定位置更

这一概念由机器学习研究者Ian Goodfellow在2014年提出。其实，最开始的那一批生成对抗网络图像很容易就能被发现不是真实照片。此外，GAN模型同时显示训练数据的原始与镜像版本，这意味着他们不太能够抓住文字的特征因为它一般只在单一方向出现。GAN模

图像合成是计算机视觉中的一个重要问题。谷歌大脑的Ian Goodfellow等人在他们的最新研究中提出“自注意力生成对抗网络”，将自注意力机制引入到卷积GAN中，作为卷积的补充，在ImageNet多类别图像合成任务中取得了最优的结果。但是，通过仔细检查这些

介绍什么是半监督学习？大多数深度学习分类器需要大量的标签样本才能很好地推广，但获取这些数据是一个昂贵且困难的过程。为了处理这个限制，提出了半监督学习，这是一类利用标记数据的小批量以及大量未标记数据的技术。在半监督学习中，GAN已经显示出很大的潜力，其中分类

生成对抗网络是一类非常强大的神经网络，具有非常广阔的应用前景。GAN 本质上是由两个相互竞争的神经网络组成的系统。然而，由于 GAN 的训练稳定性反复无常，使用 GAN 是十分困难的。诚然，许多研究人员已经提出了很好的解决方案来缓解 GAN 训练中涉及的