GAN 也可以大幅压缩，MIT 韩松团队的最新研究让众多研究者们为之一振。生成模型 GAN 是机器学习领域里最为重要的发展方向之一。近年来，这一方向颇有被大型机构垄断的趋势。但近日，来自麻省理工学院、Adobe、上海交通大学的研究者提出了一种用于压缩条件

修改而成,多用apt,能不编译源码就直接下载包.gmetad信赖rrdtool,这个要显式的安装.data_source是最重要的参量，在GMOND的Clusername配置必须与data_source的相同，这个参量被设置为群的名字，被监测以便能监测集群

yum -y install apr-devel apr-util check-devel cairo-devel pango-devel libxml2-devel rpmbuild glib2-devel dbus-devel freetype-dev

摘要：受Reddit网站上讨论区的启发，我决定快速地浏览一下2018年关于GAN最有趣的文章。我也认为这种模型是非常吸引人的，并且我也一直在寻找一些GAN的新思路。顺便说一下，如果你对以前的GAN论文感兴趣，这一篇文章可能会有所帮助，作者在文中提到的一篇论

选自hackernoon，机器之心编译，作者：Sanyam Bhutani，参与：张倩、刘晓坤。本文是关于 GAN 之父——Ian Goodfellow 的采访。Goodfellow 分享了自己创建 GAN 的历程、学习和研究的心得、对机器学习现状的看法以

生成对抗网络可以产生复杂且逼真到令人惊讶的图像，但它会忽略可能存在于场景中的多个实体间的显式空间交互。本文提出以 GAN 为框架、将目标组合建模为自洽的组合-分解网络。生成对抗网络是在给定输入的条件下生成图像的一种强大方法。大多数GAN实例的目标是学习一种

使用漫画风格重现现实世界的场景对于画师来说是一项费时费力——很多时候却又不得不做的工作。近日，来自清华大学、卡迪夫大学的研究者们提出了 CartoonGAN，它可以用真实景物的照片作为源图片，生成任意风格的「漫画」，从新海诚到宫崎骏……只要拿来一组带有所需

近日，BAIR 发布博客提出 MC-GAN，可以快速生成相同风格的字体。文本是二维设计中的一个显著视觉元素。条件生成对抗网络[1] 的最新进展在许多生成应用中取得了成功。然而，它们只有在相当特定的领域中才能发挥最佳效果，无法适应通用领域或多领域迁移。类似地

假设我们有一个卧室图像数据集和一个在这个数据集上训练的图像分类器CNN，它告诉我们给定的输入图像是否是卧室。每个像素可以有256个可能的值。所以存在无限大量的可能输入。这使得我们的分类器模型成为一个高维概率分布函数，它给出了来自这个大输入空间的给定输入作为

英伟达推出基于风格的生成器新结构，由此得到的升级版GAN图像生成效果逼真到可怕！将面部细节分离出来，由模型进行单独调整，从而大幅度超越其他模型，GAN 2.0横空出世？我们知道GAN能够生成逼真的图片，但没有想到字面意义上的“逼真”会如此快到来。下面是一组

人类非常善于认识事物，并创造新事物。直到2014年，Ian Goodfellow创建了生成对抗网络。在这篇文章中，我们将通过生成对抗网络的基本概述，使用生成对抗网络生成特定数字的图像。GAN包括两个通用类，即随机生成任何类图像的无条件GAN和生成特定类的条

被誉为最有想象力生成对抗网络GAN一出现就被Yann Lecun誉为“十年来机器学习领域最有趣的想法”，在图像领域更是催生了一批有趣的研究。今天文摘菌介绍的这个研究来自斯坦福大学，用GAN的“想象力”补全一张图片镜头外的世界。GAN被广泛用于了图片风格变换

生成对抗网络是近段时间以来最受研究者关注的机器学习方法之一，深度学习泰斗 Yann LeCun 就曾多次谈到 这种机器学习理念的巨大价值和未来前景。在本文中，机器之心总结了 GitHub 上两篇关于 GAN 的资源，其中一篇介绍了 GAN 的一些引人关注的

11天，11人，11个展望。还有11天就要告别2018年，著名数据科学网站KDnuggets邀请国外11位机器学习和AI专家，回顾2018年机器学习和人工智能的主要进展，并对2019年即将出现的关键趋势进行展望。这11个人中，虽然没有吴恩达、李飞飞这样的顶