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2、A modified loss function 改进损失函数
3、Use a spherical Z 使用spherical Z
不要怂，就是gan(生成式对抗网络)：训练和测试gan
在/home/your_name/TensorFlow/DCGAN/下新建文件train.py，同时新建文件夹logs和文件夹samples，前者用来保存训练过程中的日志和模型，后者用来保存训练过程中采样器的采样图片，在train.py中输入如下代码：#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfimp... 查看详情
提高生成对抗网络（gan）训练稳定性的9大tricks
提高生成对抗网络（GAN）训练稳定性的9大tricks使用GAN的缺陷1.Modecollapse（模型崩溃）2.Convergence（收敛）3.Quality（质量）4.Metrics（度量）改善性能的技术1.AlternativeLossFunction 查看详情
提高生成对抗网络（gan）训练稳定性的9大tricks
提高生成对抗网络（GAN）训练稳定性的9大tricks使用GAN的缺陷1.Modecollapse（模型崩溃）2.Convergence（收敛）3.Quality（质量）4.Metrics（度量）改善性能的技术1.AlternativeLossFunction 查看详情
生成对抗网络gan
...的目标函数利用D去评估分布差异modecollapse其他GANGAN属于生成模型，使用生成数据分布PGP_G去无限逼近数据的真实分布PdataP_data。衡量两个数据分布的差异有多种度量，例如KL散度等，但是前提是得知道PGP_G。 查看详情
深度卷积生成对抗网络dcgan
1.概述在原始的GAN[1]中，生成网络GGG和判别网络DDD使用的都是前馈神经网络MLP。随着深度学习技术的发展，得益于卷积神经网络CNN在图像领域的成功，在DCGAN[2]中尝试将CNN与GAN相结合，用CNN网络替换GAN的生成网络GGG... 查看详情
深度卷积生成对抗网络dcgan
1.概述在原始的GAN[1]中，生成网络GGG和判别网络DDD使用的都是前馈神经网络MLP。随着深度学习技术的发展，得益于卷积神经网络CNN在图像领域的成功，在DCGAN[2]中尝试将CNN与GAN相结合，用CNN网络替换GAN的生成网络GGG... 查看详情
对抗生成网络gan
该方法常用于：图像生成图像修复，训练用了MSE+Global+Local数据，其中Global+Local判别式用于全局+局部一致性。图像超分辨率重构 GAN的基本原理，主要包含两个网络，G（Generator）和D（Discriminator），含义如下：（以图像生... 查看详情
深度学习8gan生成对抗网络(代码片段)
...于有机会了。GANs的成名战是AlphaGo，后来被用到图像生成，AI换脸，AI作画等。核心是让AI天马行空的想象，同时它是无监督的，意味着不需要人工去标注它 查看详情
万物皆可gan生成对抗网络生成手写数字part1(代码片段)
【万物皆可GAN】生成对抗网络生成手写数字Part1概述GAN网络结构GAN训练流程模型详解生成器判别器概述GAN(GenerativeAdversarialNetwork)即生成对抗网络.GAN网络包括一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator).GAN可以自动提取特征,并判... 查看详情
生成对抗网络gan基本原理与发展历程
1、什么是GAN背景知识：快速掌握机器学习（MachineLearning）常用概念术语，常用算法https://gwj1314.blog.csdn.net/article/details/120873124快速掌握深度学习（DeepLearning）常用概念术语，常用模型https://gwj131 查看详情
生成式对抗网络gan的研究进展与展望
生成式对抗网络GAN的研究进展与展望.pdf摘要: 生成式对抗网络GAN(Generativeadversarialnetworks)目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习... 查看详情
生成对抗网络需要类别标签吗？
】生成对抗网络需要类别标签吗？【英文标题】：Dogenerativeadversarialnetworksrequireclasslabels?【发布时间】：2017-12-0817:10:32【问题描述】：我试图了解如何训练GAN。我相信了解对抗性训练过程。我似乎找不到相关信息：GAN在训练过程... 查看详情
深度学习100例-生成对抗网络（gan）手写数字生成|第18天(代码片段)
...章目录一、前期工作1.设置GPU2.定义训练参数二、什么是生成对抗网络1.简单介绍2.应用领域三、网络结构四、构建生成器五、构建鉴别器六、训练模型1.保存样例图片2.训练模型七、生成动图本文将采用GAN模型实现手写数字的 查看详情
深度学习100例-生成对抗网络（gan）手写数字生成|第18天(代码片段)
...章目录一、前期工作1.设置GPU2.定义训练参数二、什么是生成对抗网络1.简单介绍2.应用领域三、网络结构四、构建生成器五、构建鉴别器六、训练模型1.保存样例图片2.训练模型七、生成动图本文将采用GAN模型实现手写数字的 查看详情
深度学习gan生成对抗网络-1010格式数据生成简单案例(代码片段)
...式，而是使用一个非常简单的案例来帮助我们了解GAN生成对抗网络。二、GAN概念生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）包含生成器（Generator）和鉴别器（Discriminator）两个神经网络。生成器用... 查看详情
gan生成式对抗网络的原理
生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型GAN两个核心模块GAN核心是两个模块。1.生成器模块--generator2.判别器模块--desciminatorGAN通俗原理解释为了通俗的解释GAN原理，可以类比为伪造货币的例子（这个比方... 查看详情
《生成对抗网络gan的原理与应用专题》笔记
...是GAN框架简述GAN全称是GenerativeAdversarialNets，中文叫做“生成对抗网络”。在GAN中有2个网络，一个网络用于生成数据，叫做“生成器”。另一个网络用于判别生成数据是否接近于真实，叫做“判别器”。下图展示了最简单的GAN的... 查看详情
生成式对抗网络gan（一）
参考技术A上面这张图很好的很好的阐述了生成式对抗网络的结构~~博弈论此图给出了生成性对抗网络的概述。目前最重要的是要理解GAN是使两个网络协同工作的一种方式-而Generator和Discriminator都有自己的架构。为了更好地理解这... 查看详情