• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN的研究現(xiàn)狀與應(yīng)用

    2019-07-29 00:41:36于夢(mèng)珂
    無線互聯(lián)科技 2019年9期
    關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

    于夢(mèng)珂

    摘? ?要:21世紀(jì)以來,在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)不斷成熟的大背景下,人工智能得到了第3次井噴式發(fā)展。其中,以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的圖像處理、語音識(shí)別等技術(shù)的發(fā)展尤為迅猛。而生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是如今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最為前沿也是最令人著迷的領(lǐng)域之一,它自2014年10月被Ian Goodfellow等提出以后,就一直受到人們的廣泛關(guān)注與追捧。文章從生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基本原理出發(fā),分析了生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀及其主要的應(yīng)用領(lǐng)域,并對(duì)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了總結(jié)與展望。

    關(guān)鍵詞:生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò);深度學(xué)習(xí);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);人工智能

    自1956年McCarthy提出“人工智能”一詞以來,人工智能的發(fā)展幾經(jīng)波折。而最近幾年,得益于數(shù)據(jù)量指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)以及計(jì)算機(jī)運(yùn)算力的大幅度提升,人工智能的發(fā)展又一次達(dá)到了巔峰階段。雖然人工智能最近幾年得到了快速發(fā)展,但人們?nèi)匀黄毡檎J(rèn)為,機(jī)器離真正的智能還有很大的距離,機(jī)器永遠(yuǎn)不可能替代人類。而自從Ian Goodfellow在2014年10月提出了生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative adversarial networks,GAN)之后,人們的思想就發(fā)生了很大的變化。生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN主要采用無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式,自動(dòng)從源數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí),在不需要人工對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注的情況下就可以產(chǎn)生令人驚嘆的效果,從而使機(jī)器真正實(shí)現(xiàn)了所謂的“智能”。

    首先,本文介紹生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN的原理;其次,介紹生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的一系列衍生模型,主要包括條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)CGAN以及基于Wasserstein距離的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)WGAN;再次,介紹生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN以及其衍生模型的應(yīng)用。最后,對(duì)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了總結(jié)與展望。

    1? ? 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)原理

    生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN的根本思想來源于博弈論中的二人零和博弈,其結(jié)構(gòu)包含一個(gè)生成器和一個(gè)判別器,通過生成器和判別器的相互對(duì)抗實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)。生成器會(huì)盡自己最大的努力去生成和源數(shù)據(jù)分布相同的數(shù)據(jù),使得判別器無法區(qū)分哪些數(shù)據(jù)是真實(shí)的,哪些數(shù)據(jù)是生成器生成的。而判別器,會(huì)盡可能地準(zhǔn)確判斷輸入的數(shù)據(jù)中哪些是真實(shí)的數(shù)據(jù),哪些是生成器生成的數(shù)據(jù)。為了在這樣的二人零和博弈中勝出,生成器會(huì)努力提高自己的生成能力,判別器則努力提高自己的判別能力,最終目標(biāo)就是達(dá)到生成器和判別器之間的納什均衡。生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN模型的目標(biāo)函數(shù)如公式(1)所示。

    (1)

    在公式(1)中,pdata表示真實(shí)數(shù)據(jù)的分布情況,pz表示由生成器生成的數(shù)據(jù)的分布情況。當(dāng)訓(xùn)練生成器時(shí),我們希望損失函數(shù)V(D,G)越小越好,當(dāng)訓(xùn)練判別器時(shí),我們希望損失函數(shù)V(D,G)越大越好。所以,從根源上來講,生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)極大、極小問題。

    生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。隨機(jī)生成的符合某一分布的噪聲數(shù)據(jù)z輸入到生成器G中,由生成器生成和真實(shí)數(shù)據(jù)分布一致的數(shù)據(jù)。然后,把真實(shí)的數(shù)據(jù)x和生成器生成的數(shù)據(jù)G(z)一并輸入到判別器D中,隨后,判別器D會(huì)盡自己最大的努力判斷輸入的數(shù)據(jù)到底是真實(shí)的數(shù)據(jù),還是生成器生成的數(shù)據(jù)。最后,根據(jù)判別的結(jié)果來相應(yīng)地調(diào)整生成器和判別器,直到判別器無法正確判斷輸入的數(shù)據(jù)是真實(shí)的數(shù)據(jù)還是生成器生成的數(shù)據(jù),模型訓(xùn)練成功,生成器和判別器此時(shí)達(dá)到納什均衡。

    2? ? 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的衍生模型

    隨著人們對(duì)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入白熱化時(shí)期,原始GAN的一些問題也越來越受到關(guān)注,比如模型崩塌、模型過于自由不可控、模型不收斂等。為了解決這些問題,人們提出了GAN的許多衍生模型。截至目前,GAN的衍生模型已經(jīng)達(dá)到幾百種,并且衍生模型的數(shù)量仍以很快的速度在不斷增長(zhǎng)。在此,列舉一些常見的GAN衍生模型。

    2.1? CGAN

    首先,在原始的GAN模型中,生成器的輸入是符合某種分布的隨機(jī)噪聲數(shù)據(jù),模型的輸出是和真實(shí)數(shù)據(jù)分布一致的隨機(jī)數(shù)據(jù),這兩個(gè)過程都是隨機(jī)的,生成的過程太過自由,沒有辦法控制數(shù)據(jù)的生成過程,這樣就不容易得到想要的結(jié)果。其次,雖然監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域取得了成功,但是如果預(yù)測(cè)輸出的類別太多,這些模型還是會(huì)存在一些問題。最后,截至目前,大部分工作都集中在學(xué)習(xí)從輸入到輸出的一對(duì)一映射,但現(xiàn)實(shí)中有很多問題是一對(duì)多的映射。比如在對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)記的時(shí)候,一張圖片可以有不同的標(biāo)簽,比如一種圖片同時(shí)有白色的、貓、有尾巴這樣不同的標(biāo)簽。那這個(gè)就是一對(duì)多的映射關(guān)系。原始的GAN模型無法解決一對(duì)多映射的問題。

    基于以上原始GAN模型存在的問題,Mirza[1]在2014年提出了條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)CGAN。在CGAN模型中,作者給生成器和判別器都加了限制條件,這個(gè)限制條件可以是標(biāo)簽,也可以是不同模態(tài)的數(shù)據(jù),然后通過給模型輸入數(shù)據(jù)和標(biāo)簽來構(gòu)建條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),這樣就能夠使CGAN模型快速地達(dá)到收斂條件。

    2.2? WGAN

    在原始的GAN模型中,首先,需要最小化生成數(shù)據(jù)的分布與真實(shí)數(shù)據(jù)的分布之間的JS散度。但JS距離很多情況下都是常數(shù),梯度下降時(shí),會(huì)產(chǎn)生梯度消失。其次,生成樣本缺乏多樣性。在原始GAN的最優(yōu)判別器下,會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)梯度不穩(wěn)定現(xiàn)象,而KL散度具有不對(duì)稱性,會(huì)出現(xiàn)模式崩塌現(xiàn)象。

    基于以上原始的GAN存在的問題,Arjovsky[2]提出了原始GAN的改進(jìn)版本W(wǎng)GAN,把Wasserstein距離引入到了生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型中。在WGAN模型中,作者把原始GAN中的散度用Wasserstein距離來代替,把Wasserstein距離作為優(yōu)化目標(biāo),從根本上解決了原始生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)的梯度消失問題。

    3? ? 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

    生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)最根本的應(yīng)用就是生成和原始數(shù)據(jù)分布一致的數(shù)據(jù)?;谶@一本質(zhì),近年來,生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域都取得了良好的應(yīng)用,尤其是在圖像、語音和語言等領(lǐng)域,都達(dá)到了很高的準(zhǔn)確度。

    3.1? 圖像

    生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域就是圖像領(lǐng)域。圖像領(lǐng)域一經(jīng)應(yīng)用,就因其強(qiáng)大的生成能力得到了人們的廣泛關(guān)注。首先,生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可以由低分辨率圖像生成高分辨率圖像。Wu等[3]提出的SRPGAN模型,對(duì)原始的低分辨率圖像進(jìn)行縮放之后,由生成器進(jìn)行編碼和解碼,最終生成高分辨率圖像[4]。其次,生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)還可以用在機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常見到的圖像分類任務(wù)中。原始的GAN是無監(jiān)督模型,對(duì)其判別器進(jìn)行改進(jìn),即可用于分類任務(wù),Improved GANs是典型的用GAN來做圖像分類的例子。最后,生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可以用于圖像風(fēng)格的轉(zhuǎn)換。利用CycleGAN不需要其他額外的信息就可以將一張圖像從源領(lǐng)域映射到目標(biāo)領(lǐng)域,可以把馬變成斑馬等。

    3.2? 語音和語言

    原始的GAN模型主要用在處理連續(xù)的數(shù)據(jù)中,而在離散數(shù)據(jù)上的應(yīng)用效果并不好。隨著研究的深入,人們提出了許多改進(jìn)的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型,使其在處理離散型數(shù)據(jù)問題時(shí)也能得到較好的結(jié)果。比較著名的就是SeqGAN模型[5],SeqGAN模型中的生成器采用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的改進(jìn)模型LSTM,在文本生成中取得了較好的效果,該模型在其他的離散型數(shù)據(jù)生成中同樣表現(xiàn)良好。

    3.3? 其他

    生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與其他常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合,可以得到意想不到的結(jié)果。在SeqGAN模型中,利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)與生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,解決了非連續(xù)性序列生成的問題,可用于序列數(shù)據(jù)的生成。實(shí)驗(yàn)表明,SeqGAN在文本、詩詞和音樂的生成上都取得了很好的結(jié)果。此外,生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與模仿學(xué)習(xí)相結(jié)合、與Actor-critic方法相結(jié)合都取得了良好的應(yīng)用效果[6]。

    4? ? 結(jié)語

    LeCun在Quora上寫道:“生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)的變化,是我認(rèn)為的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域近10年最有趣的想法。”讓網(wǎng)絡(luò)來監(jiān)督網(wǎng)絡(luò),采用二人零和博弈的對(duì)抗思想來解決問題,是深度學(xué)習(xí)在人工智能方向上的一大進(jìn)步。雖然現(xiàn)在的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)及其衍生模型還存在很多問題,仍處于發(fā)展的初期階段,但隨著人們對(duì)其研究的深入,生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域會(huì)越來越寬廣,會(huì)給人類帶來越來越高的應(yīng)用價(jià)值。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1]MIRZA M,OSINDERO S.Conditional generative adversarial nets[EB/OL].(2014-11-04)[2019-05-10].https://arxiv.org/abs//1411.1784.

    [2]ARJOVSKY M,CHINTALA S,BOTTOU L.Wasserstein generative adversarial networks[C].Sydney:International Conference on Machine Learning,2017.

    [3]WU B,DUAN H,LIU Z,et al.Srpgan:perceptual generative adversarial network for single image super resolution[EB/OL].(2017-12-05)[2019-05-10].https://arxiv.org/abs//1712.05927,2017.

    [4]趙增順,高寒旭,孫騫,等.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)理論框架、衍生模型與應(yīng)用最新進(jìn)展[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2018(12):2602-2606.

    [5]LANTAO Y,WEINAN Z,JUN W,et al.SeqGAN:sequence generative adversarial nets with policy gradient[EB/OL].(2016-09-15)[2019-05-10].https://arxiv.org/abs/1609.05473.

    [6]王坤峰,茍超,段艷杰.生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN的研究進(jìn)展與展望[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2017(3):321-332.

    Abstract:Since of 21 century, artificial intelligence has been developed for the third time under the background of big data, cloud computing and Internet of things and other emerging technologies have been matured. Among them, the development of image processing and speech recognition technology based on deep learning is particularly rapid. Generative antagonistic network is one of the most advanced and fascinating areas in the field of deep learning. Since it was put forward by Ian Goodfellow et al in October 2014, it has been widely concerned and sought after. Based on the basic principle of generative countermeasures network, this paper analyzes the characteristics of generative countermeasures networks. The research status and main application fields are studied, and the generated countermeasures network is summarized and prospected.

    Key words:generated antagonistic network; deep learning; neural network; artificial intelligence

    猜你喜歡
    深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能
    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抑制無線通信干擾探究
    電子制作(2019年19期)2019-11-23 08:42:00
    2019:人工智能
    商界(2019年12期)2019-01-03 06:59:05
    人工智能與就業(yè)
    數(shù)讀人工智能
    小康(2017年16期)2017-06-07 09:00:59
    MOOC與翻轉(zhuǎn)課堂融合的深度學(xué)習(xí)場(chǎng)域建構(gòu)
    大數(shù)據(jù)技術(shù)在反恐怖主義中的應(yīng)用展望
    深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于巖石圖像處理的可行性研究
    基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的人臉年齡分析算法與實(shí)現(xiàn)
    軟件工程(2016年8期)2016-10-25 15:47:34
    下一幕,人工智能!
    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拉矯機(jī)控制模型建立
    国产单亲对白刺激| 99热精品在线国产| 国产伦一二天堂av在线观看| 亚洲 国产 在线| 丰满的人妻完整版| 夜夜爽天天搞| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | 久久国产精品影院| 国产主播在线观看一区二区| 色精品久久人妻99蜜桃| 亚洲欧美精品综合久久99| 亚洲午夜理论影院| 日本五十路高清| 有码 亚洲区| 亚洲欧美清纯卡通| 日本在线视频免费播放| 天天一区二区日本电影三级| 3wmmmm亚洲av在线观看| 国产亚洲欧美在线一区二区| 一级作爱视频免费观看| 午夜日韩欧美国产| 村上凉子中文字幕在线| 一个人免费在线观看的高清视频| 老司机午夜十八禁免费视频| 亚洲无线观看免费| 少妇人妻一区二区三区视频| 51午夜福利影视在线观看| 99热这里只有是精品在线观看 | 免费看美女性在线毛片视频| 男人狂女人下面高潮的视频| 99久久九九国产精品国产免费| 亚洲精品日韩av片在线观看| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 国产成人av教育| 成人一区二区视频在线观看| 此物有八面人人有两片| 我要搜黄色片| 欧美3d第一页| 黄色一级大片看看| 热99在线观看视频| 一本久久中文字幕| 男女那种视频在线观看| 日本黄大片高清| 精品乱码久久久久久99久播| 亚洲欧美日韩高清专用| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 日韩中文字幕欧美一区二区| 变态另类丝袜制服| 99热6这里只有精品| 免费人成在线观看视频色| 国产一级毛片七仙女欲春2| 香蕉av资源在线| 中国美女看黄片| www.熟女人妻精品国产| 永久网站在线| 精品久久国产蜜桃| 成人鲁丝片一二三区免费| 久久精品国产亚洲av天美| 久久热精品热| 久久国产乱子伦精品免费另类| 最新中文字幕久久久久| 日本免费一区二区三区高清不卡| 午夜福利在线在线| 亚洲一区二区三区色噜噜| 国产极品精品免费视频能看的| 精品一区二区免费观看| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 脱女人内裤的视频| 午夜福利在线在线| 乱人视频在线观看| 欧美成人免费av一区二区三区| 一个人看视频在线观看www免费| 久久人人精品亚洲av| 深爱激情五月婷婷| 国产精品永久免费网站| 在线观看免费视频日本深夜| 国产一区二区在线av高清观看| 麻豆成人午夜福利视频| 91狼人影院| 深夜a级毛片| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 亚洲avbb在线观看| 国产精品一区二区性色av| 久久人人爽人人爽人人片va | 日日摸夜夜添夜夜添小说| 午夜福利高清视频| 亚洲av一区综合| 成年女人毛片免费观看观看9| 99国产精品一区二区三区| 亚洲成人中文字幕在线播放| 高清毛片免费观看视频网站| 国产激情偷乱视频一区二区| av中文乱码字幕在线| av在线天堂中文字幕| 久久草成人影院| 国产精品爽爽va在线观看网站| 男人和女人高潮做爰伦理| 国内精品久久久久精免费| 一进一出抽搐gif免费好疼| 色哟哟·www| 国产中年淑女户外野战色| 精品国内亚洲2022精品成人| 免费看a级黄色片| 观看美女的网站| 老司机午夜福利在线观看视频| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 久久国产乱子免费精品| 男插女下体视频免费在线播放| 99热这里只有是精品50| 久久欧美精品欧美久久欧美| 欧美激情在线99| 亚洲美女搞黄在线观看 | 国产精品99久久久久久久久| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 性色avwww在线观看| 中文字幕久久专区| 亚洲欧美日韩无卡精品| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 久久99热6这里只有精品| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 亚洲一区二区三区色噜噜| 热99在线观看视频| 国产高清有码在线观看视频| 午夜精品一区二区三区免费看| 精品人妻偷拍中文字幕| 日日干狠狠操夜夜爽| 日本在线视频免费播放| 亚洲精品亚洲一区二区| 夜夜爽天天搞| 国产激情偷乱视频一区二区| 少妇丰满av| 老鸭窝网址在线观看| 直男gayav资源| 亚洲精品在线美女| 欧美一区二区亚洲| 又爽又黄a免费视频| 日本黄大片高清| 亚洲无线在线观看| 校园春色视频在线观看| 久久久久久九九精品二区国产| 99国产综合亚洲精品| 精品日产1卡2卡| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 成人特级av手机在线观看| 亚洲一区高清亚洲精品| 女同久久另类99精品国产91| 嫩草影院精品99| 精品午夜福利视频在线观看一区| 永久网站在线| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 成熟少妇高潮喷水视频| 一进一出抽搐gif免费好疼| 超碰av人人做人人爽久久| 亚洲久久久久久中文字幕| 国产精品久久久久久久电影| 偷拍熟女少妇极品色| 老司机福利观看| 午夜两性在线视频| 老师上课跳d突然被开到最大视频 久久午夜综合久久蜜桃 | 国产精品免费一区二区三区在线| 久久99热6这里只有精品| 亚洲经典国产精华液单 | 中文资源天堂在线| 草草在线视频免费看| 一本一本综合久久| 欧美激情久久久久久爽电影| 国产黄a三级三级三级人| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 美女被艹到高潮喷水动态| 久久人人精品亚洲av| 99久久无色码亚洲精品果冻| 亚洲中文日韩欧美视频| 色综合亚洲欧美另类图片| 麻豆国产av国片精品| 欧美乱色亚洲激情| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 美女cb高潮喷水在线观看| 赤兔流量卡办理| 一级a爱片免费观看的视频| 一边摸一边抽搐一进一小说| 国产在线男女| 国产精品av视频在线免费观看| 在现免费观看毛片| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 国产精品不卡视频一区二区 | 美女被艹到高潮喷水动态| 91av网一区二区| 久久久久九九精品影院| 久久久久久久久中文| 久久精品国产自在天天线| 青草久久国产| 亚洲午夜理论影院| 波多野结衣高清作品| 欧美黄色淫秽网站| av在线蜜桃| 性色av乱码一区二区三区2| 观看免费一级毛片| eeuss影院久久| 欧美成人一区二区免费高清观看| 男人狂女人下面高潮的视频| 又爽又黄a免费视频| 久久久久久久久久成人| 国产爱豆传媒在线观看| 国产精品三级大全| 久久久久九九精品影院| 欧美xxxx性猛交bbbb| 观看免费一级毛片| 精华霜和精华液先用哪个| 久久性视频一级片| 欧美不卡视频在线免费观看| 我要看日韩黄色一级片| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 赤兔流量卡办理| 国产高清激情床上av| 亚洲人成电影免费在线| 国产精品乱码一区二三区的特点| 成年女人永久免费观看视频| 国产在线精品亚洲第一网站| 国产不卡一卡二| 久9热在线精品视频| 少妇熟女aⅴ在线视频| 日本精品一区二区三区蜜桃| 久久伊人香网站| 波多野结衣高清无吗| 亚洲精华国产精华精| 午夜日韩欧美国产| 免费高清视频大片| 亚洲第一电影网av| 3wmmmm亚洲av在线观看| 国产视频内射| 中文字幕免费在线视频6| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 日本精品一区二区三区蜜桃| 久久伊人香网站| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 久久久久久久久中文| 亚洲激情在线av| 美女高潮的动态| 精品国产亚洲在线| 亚洲五月天丁香| 免费av观看视频| 97超视频在线观看视频| www.熟女人妻精品国产| 色噜噜av男人的天堂激情| 亚洲人与动物交配视频| 国产极品精品免费视频能看的| 日日干狠狠操夜夜爽| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 欧美黄色片欧美黄色片| 精品久久久久久久久久久久久| 村上凉子中文字幕在线| 免费在线观看成人毛片| 成人av一区二区三区在线看| 一本久久中文字幕| h日本视频在线播放| 极品教师在线免费播放| 午夜视频国产福利| 一二三四社区在线视频社区8| 精品久久久久久成人av| 亚洲国产精品999在线| 麻豆国产av国片精品| 黄色日韩在线| 超碰av人人做人人爽久久| 亚洲天堂国产精品一区在线| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 亚洲无线观看免费| 亚洲无线在线观看| 国产伦精品一区二区三区四那| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 桃色一区二区三区在线观看| 亚洲 国产 在线| 日本一二三区视频观看| 黄色日韩在线| 一个人观看的视频www高清免费观看| 少妇的逼水好多| 88av欧美| 国产综合懂色| 免费av毛片视频| 国产精品伦人一区二区| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 男插女下体视频免费在线播放| 国产激情偷乱视频一区二区| 成年版毛片免费区| 亚洲久久久久久中文字幕| 特级一级黄色大片| 深夜a级毛片| 18禁在线播放成人免费| 免费看日本二区| 91字幕亚洲| 禁无遮挡网站| 熟女电影av网| 一区二区三区免费毛片| 国产黄片美女视频| 欧美zozozo另类| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片 | 观看美女的网站| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 深夜精品福利| 日本一本二区三区精品| www.色视频.com| 又爽又黄无遮挡网站| 嫩草影视91久久| 最近在线观看免费完整版| 麻豆成人av在线观看| 久久久久久久精品吃奶| 国产精品国产高清国产av| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 国产精品亚洲美女久久久| 露出奶头的视频| 中文字幕久久专区| 亚洲熟妇熟女久久| 99热这里只有是精品50| 欧美黑人欧美精品刺激| 久久久久久久亚洲中文字幕 | 人人妻人人看人人澡| 十八禁网站免费在线| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 日韩欧美三级三区| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 日韩欧美三级三区| 十八禁国产超污无遮挡网站| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 成人美女网站在线观看视频| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 脱女人内裤的视频| 国产精品三级大全| 赤兔流量卡办理| 国产成人福利小说| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 国产私拍福利视频在线观看| 老师上课跳d突然被开到最大视频 久久午夜综合久久蜜桃 | 午夜激情福利司机影院| 久久久久亚洲av毛片大全| 麻豆成人午夜福利视频| 日本免费一区二区三区高清不卡| 简卡轻食公司| 嫩草影视91久久| 可以在线观看的亚洲视频| 麻豆久久精品国产亚洲av| 十八禁人妻一区二区| av福利片在线观看| 97热精品久久久久久| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 色播亚洲综合网| 日韩精品中文字幕看吧| 天天躁日日操中文字幕| 国产精品1区2区在线观看.| 久久久久久久精品吃奶| 波野结衣二区三区在线| 国产成人影院久久av| 又紧又爽又黄一区二区| www.www免费av| 国产精品1区2区在线观看.| 色播亚洲综合网| 99久久九九国产精品国产免费| av视频在线观看入口| 国产精品乱码一区二三区的特点| 免费人成视频x8x8入口观看| 亚洲色图av天堂| 99久久无色码亚洲精品果冻| 欧美区成人在线视频| 最后的刺客免费高清国语| 精品不卡国产一区二区三区| 亚洲五月婷婷丁香| 色哟哟哟哟哟哟| 一本一本综合久久| 久久热精品热| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 一区二区三区高清视频在线| 国产美女午夜福利| 人人妻人人澡欧美一区二区| 如何舔出高潮| 日本 av在线| 亚洲男人的天堂狠狠| 亚洲片人在线观看| 中文在线观看免费www的网站| 久久精品国产清高在天天线| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 国产三级黄色录像| 在线国产一区二区在线| 深爱激情五月婷婷| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 一区二区三区四区激情视频 | 欧美色视频一区免费| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 男女之事视频高清在线观看| 久久伊人香网站| 美女高潮的动态| 波野结衣二区三区在线| 亚洲av电影在线进入| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 国产一区二区在线观看日韩| 欧美中文日本在线观看视频| 精品人妻偷拍中文字幕| 国产淫片久久久久久久久 | 亚洲成人中文字幕在线播放| 精品无人区乱码1区二区| 在线观看av片永久免费下载| 麻豆国产av国片精品| 永久网站在线| 久久性视频一级片| 99视频精品全部免费 在线| 一区二区三区免费毛片| 中文字幕高清在线视频| 97超视频在线观看视频| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 国内揄拍国产精品人妻在线| 亚洲欧美激情综合另类| 欧美三级亚洲精品| 免费观看人在逋| 国产精品亚洲av一区麻豆| 成人精品一区二区免费| 亚洲乱码一区二区免费版| 在线观看午夜福利视频| 国产午夜精品论理片| 我要搜黄色片| 亚洲经典国产精华液单 | 全区人妻精品视频| 给我免费播放毛片高清在线观看| 免费在线观看影片大全网站| 毛片女人毛片| 国产精品综合久久久久久久免费| 99久久精品国产亚洲精品| 久久国产乱子伦精品免费另类| 中文字幕免费在线视频6| 他把我摸到了高潮在线观看| 亚洲三级黄色毛片| a级毛片免费高清观看在线播放| 久久久久免费精品人妻一区二区| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 国产精品98久久久久久宅男小说| 久久久色成人| 免费看a级黄色片| 亚洲av不卡在线观看| 久久久成人免费电影| 国产综合懂色| 亚洲内射少妇av| 18+在线观看网站| 欧美日韩乱码在线| 欧美最新免费一区二区三区 | 激情在线观看视频在线高清| 亚洲五月婷婷丁香| 日韩欧美国产一区二区入口| 色av中文字幕| 国产91精品成人一区二区三区| 免费人成在线观看视频色| or卡值多少钱| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 一个人观看的视频www高清免费观看| 中文亚洲av片在线观看爽| 国产探花在线观看一区二区| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 99精品在免费线老司机午夜| 久久久精品欧美日韩精品| 国内精品一区二区在线观看| 高清毛片免费观看视频网站| 亚洲精品亚洲一区二区| 人妻久久中文字幕网| 免费电影在线观看免费观看| 国产精品电影一区二区三区| 一夜夜www| 亚洲专区国产一区二区| 午夜精品久久久久久毛片777| 国产男靠女视频免费网站| 精品午夜福利视频在线观看一区| 久久久久久久久久黄片| 在线观看舔阴道视频| 亚洲国产精品成人综合色| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 最近在线观看免费完整版| av中文乱码字幕在线| 亚洲男人的天堂狠狠| 色综合亚洲欧美另类图片| 午夜精品一区二区三区免费看| 舔av片在线| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 久久亚洲真实| 12—13女人毛片做爰片一| 亚洲人成电影免费在线| 精华霜和精华液先用哪个| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 九色成人免费人妻av| 91狼人影院| 18美女黄网站色大片免费观看| ponron亚洲| 99久久精品国产亚洲精品| 热99在线观看视频| 欧美潮喷喷水| 69人妻影院| 精品国产亚洲在线| 国产亚洲欧美98| 色综合亚洲欧美另类图片| 丁香六月欧美| 日韩av在线大香蕉| 亚洲成人久久性| 一级av片app| 丰满人妻一区二区三区视频av| 午夜免费男女啪啪视频观看 | 90打野战视频偷拍视频| 国产毛片a区久久久久| 免费观看的影片在线观看| 国产精品影院久久| 国产av一区在线观看免费| 亚洲内射少妇av| 欧美精品啪啪一区二区三区| 亚洲欧美日韩高清专用| 丁香欧美五月| 亚洲在线观看片| 日韩欧美免费精品| 亚洲电影在线观看av| 很黄的视频免费| 国产免费av片在线观看野外av| 成人欧美大片| 久久6这里有精品| 人妻夜夜爽99麻豆av| 亚洲精品456在线播放app | 国产精品嫩草影院av在线观看 | 草草在线视频免费看| 丁香六月欧美| 啪啪无遮挡十八禁网站| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 亚洲精品456在线播放app | av女优亚洲男人天堂| 亚洲精品日韩av片在线观看| 亚洲av成人精品一区久久| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 免费人成视频x8x8入口观看| 身体一侧抽搐| 国产v大片淫在线免费观看| 亚洲自偷自拍三级| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 亚洲av免费高清在线观看| 亚洲自拍偷在线| 亚洲人成网站高清观看| 午夜亚洲福利在线播放| av在线蜜桃| 精品日产1卡2卡| 国产黄a三级三级三级人| 激情在线观看视频在线高清| 可以在线观看的亚洲视频| 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 永久网站在线| 99久国产av精品| 天堂动漫精品| 又黄又爽又免费观看的视频| 亚洲人成电影免费在线| 婷婷六月久久综合丁香| 亚洲午夜理论影院| 一本久久中文字幕| 国产真实伦视频高清在线观看 | 又紧又爽又黄一区二区| 成人性生交大片免费视频hd| 午夜a级毛片| 亚洲中文日韩欧美视频| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 久久久久亚洲av毛片大全| 老师上课跳d突然被开到最大视频 久久午夜综合久久蜜桃 | 中文在线观看免费www的网站| 黄色视频,在线免费观看| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 一级av片app| 亚洲熟妇熟女久久| 亚洲经典国产精华液单 | 黄色女人牲交| 国产熟女xx| 在现免费观看毛片| 欧美在线黄色| 成人一区二区视频在线观看| 日本 欧美在线| 欧美一区二区精品小视频在线| 日韩欧美在线二视频| 久久久精品欧美日韩精品| 日本黄色视频三级网站网址| 亚洲欧美精品综合久久99| 国产三级黄色录像| 在线观看免费视频日本深夜| 久久久国产成人精品二区| 亚洲18禁久久av| 日韩精品中文字幕看吧| 在线免费观看不下载黄p国产 | 男人和女人高潮做爰伦理| 午夜福利欧美成人| 午夜免费男女啪啪视频观看 | 嫩草影院入口| av在线观看视频网站免费| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 色综合婷婷激情| 日日干狠狠操夜夜爽| 在线观看免费视频日本深夜| 97热精品久久久久久| 免费在线观看影片大全网站| aaaaa片日本免费| 男人舔女人下体高潮全视频| 一本精品99久久精品77| 久久精品影院6| 国产精品亚洲美女久久久| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 中文字幕av成人在线电影| 校园春色视频在线观看| 亚洲av免费在线观看| 淫妇啪啪啪对白视频| 九九热线精品视视频播放| 亚洲av电影在线进入| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 欧美黑人巨大hd| 黄色一级大片看看| www.www免费av| av在线蜜桃| 一级av片app| 一进一出好大好爽视频| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 黄色视频,在线免费观看|