生成对抗网络可以分为两部分，创建样本的生成器和区分生成样本和真实样本的判别器。它的用途很多，其中之一就是生成合成数据。Uber的研究人员最近在题为“通过学习加快神经结构的搜索速度”的论文中利用这一点提出了一种特殊的GAN——生成式教学网络。论文指出，与仅使

最近，一款俄罗斯 AI 换脸“神器” FaceApp 爆红，它能让你上传的照片瞬间变老或者变年轻。MIT-IBM Watson AI 实验室的研究人员近日也研发了一款类似的 AI，在 aiportraits.com 这个网站上，用户只要上传自拍照就可以由

GAN可能是最近人工智能圈为人熟知的技术之一。多受关注的当然是Deepfake，这款操作容易且效果完美的换脸应用，让人们谈“GAN”色变。相关技术引发了一系列社会后果，并且引发了政府立法部门的重视。让人嗤之以鼻的同时，真正的研究者们也在用GAN推动人类社会

继上一篇《2018最佳GAN论文回顾（上）》，我又继续介绍了一个对于GAN的基于样式的生成器体系结构的新论文，提出了一个新的模型来应对这种挑战。一种用于生成式对抗网络的基于生成器体系结构的方式 . StyleGAN是一步一步地生成人工图像的，从非常低的分辨

#要先yum安装以上那一坨坨的依赖，如果yum没有安装成功，手动安装缺失的依赖组件并且指定./configure目录。./configure--enable-gexec--sysconfdir=/etc/ganglia--prefix=/usr/local

Ian Goodfellow 刚刚评论了一篇 GAN 论文，他认为这一篇关于相对 GAN 的论文有非常好的属性。Goodfellow 在小型数据集上尝试了这种相对 GAN，并有很好的效果。这种相对 GAN 基于非常朴素的概念：在训练中 GAN 应该同时降低

本文作者于一年前开始第一次尝试使用GAN来完成一些实验，但都会存在一个问题，那就是模型很难训练以及模型的结果不好评估。尽管存在上述的这些问题，GAN仍然在深度学习领域中占据一席之地，这是因为GAN不同于经典的机器学习任务，它能够给许多问题提供新的解决思路。

根据一些指标显示，关于生成对抗网络的研究在过去两年间取得了本质的进步。在图像合成模型实践中的进步快到几乎无法跟上。但是，根据其他指标来看，实质性的改进还是较少。例如，在应如何评价生成对抗网络仍存在广泛的分歧。鉴于当前的图像合成基线标准已经非常高，似乎快达到

著名物理学家、加州理工学院教授以及畅销书作者理查德·费曼离开人世的那一天，其教室的黑板上写着：「我不能创造的，我也不理解。」。当 Ian Goodfellow 解释其在谷歌大脑正进行的研究时，他引用了费曼的这一格言，但他指代的不是自己或者谷歌的任何员工，而

本文针对的是刚开始使用GAN的深度学习爱好者。除非你非常幸运，否则第一次自行训练GAN可能是一个令人沮丧的过程，可能需要数小时才能正确完成。当然，随着时间的推移和经验，你会很好地训练GAN，但对于初学者来说，有几件事情可能会出错，而且你甚至可能无法确定哪里

Ganglia主要用来监控系统性能的软件，通过曲线很容易见到每个节点的工作状态，对合理调整，分配系统资源，提高系统整体性能起到重要作用，支持浏览器方式访问，但不能监控节点硬件技术指标。重启gmond，可以看到有redis的图出来了，但是数据却都是空的。n,