原文:不要怂,就是GAN (生成式对抗网络) (五):无约束条件的 GAN 代码与网络的 Graph

GAN 这个领域发展太快,日新月异,各种 GAN 层出不穷,前几天看到一篇关于 Wasserstein GAN 的文章,讲的很好,在此把它分享出来一起学习:https: zhuanlan.zhihu.com p 。相比Wasserstein GAN ,我们的 DCGAN 好像低了一个档次,但是我们伟大的教育家鲁迅先生说过: 合抱之木,生于毫末 九层之台,起于累土 千里之行,始于足下 , 依稀记得那 ...

2017-02-11 23:43 35 11385 推荐指数:

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不要,就是GAN (生成式对抗网络) (一): GAN 简介

前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现。 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets ...

Tue Jan 03 01:38:00 CST 2017 3 84743
不要,就是GAN (生成式对抗网络) (二):数据读取和操作

前面我们了解了 GAN 的原理,下面我们就来用 TensorFlow 搭建 GAN(严格说来是 DCGAN,如无特别说明,本系列文章所说的 GAN 均指 DCGAN),如前面所说,GAN 分为有约束条件GAN,和不加约束条件GAN,我们先来搭建一个简单的 MNIST 数据集上加约束条件 ...

Tue Jan 10 05:35:00 CST 2017 14 19098
GAN和CGAN——生成式对抗网络条件生成式对抗网络

GAN的定义   GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布,用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同,使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成模型(Generative model),用来生成样本;另一个是判别模型 ...

Tue Aug 04 06:44:00 CST 2020 0 1319
说说GAN生成式对抗网络

在Auto-encoder中,input data通过一个encoder神经网络得到一个维度的较低的向量,称这个向量为code,code经过一个decoder神经网络后输出一个output data。 encoder 网络的作用是用来发现给定数据的压缩表示。decoder网络使原始输入的尽可 ...

Sat Jun 03 23:32:00 CST 2017 0 1483
GAN生成式对抗网络(二)——tensorflow代码示例

代码实现 当初学习时,主要学习的这个博客 https://xyang35.github.io/2017/08/22/GAN-1/ ,写的挺好的。 本文目的,用GAN实现最简单的例子,帮助认识GAN算法。 2. 真实数据集,我们要通过GAN学习这个数据集,然后生成和他分布规则一样的数据集 ...

Mon Nov 26 22:45:00 CST 2018 0 1415
 
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