GAN代码实现
GAN 生成式对抗网络 借助于 sklearn.datasets.make_moons 库，生成双半月形的数据，同时把数据点画出来。 可以看出，数据散点呈现两个半月形状。 一个简单的 GAN 生成器和判别器的结构都非常简单，具体如下： 生成器： 32 ==> ...
原文：caffe实现GAN
我实现GAN网络结构比较复杂： 通过建立两个一模一样的网络，他们相对应的层共享权重，一个网络用来跟新D model另一个网络用来更新G model 更新G model的网络，D部分只进行梯度传递，不进行参数跟新。 更新D model的网络，G部分直接不进行backward 源码连接：https: github.com longriyao caffe GAN ...
2016-12-20 13:34 4 2949 推荐指数：
相关推荐
GAN的原理和实现
GAN,生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种深度学习模型,是近几年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。 机器学习的模型可大体分为两类,生成模型(Generative model)和判别模型(Discriminator model),判别模型 ...
GAN 的推导、证明与实现。
转自机器之心整理的，来自Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释，完成原 GAN 的推导、证明与实现。 本文主要分四部分，第一部分描述 GAN 的直观概念，第二部分描述概念与优化的形式化表达，第三部分将对 GAN 进行详细的理论推导与分析，最后我们将实现前面的理论 ...
GAN笔记——理论与实现
呢？怎样去实现一个GAN呢？本文将一一阐述。具体大纲如下： 1.什么是GAN？ 1.1 对抗 ...
Keras 实现一个简单GAN
Keras 实现一个简单GAN 代码中需提供： Loss Function 参见Keras 或者 Tensorflow 文档 model_param_matrix 反向调整的模型参数/参数矩阵 epoch 迭代轮数 W 以及调整的方式 import numpy ...
pytorch1.0实现GAN
...
GAN（一）
概述GAN（Generative Adversarial Network，生成对抗网络）是一个网络框架，它通常包括两部分，生成器（generator）和判别器（discriminator）。生成器的作用是学习真实数据的分布（或者通俗地说就是学习真实数据的特征），然后自动地生成新的数据 ...
基于Caffe的DeepID2实现（上）
小喵的唠叨话：小喵最近在做人脸识别的工作，打算将汤晓鸥前辈的DeepID，DeepID2等算法进行实验和复现。DeepID的方法最简单，而DeepID2的实现却略微复杂，并且互联网上也没有比较好的资源。因此小喵在试验之后，确定了实验结果的正确性之后，才准备写这篇博客，分享给热爱Deep ...