原文:GAN 生成mnist数据

参考资料 GAN原理学习笔记 生成式对抗网络GAN汇总 GAN的理解与TensorFlow的实现 TensorFlow小试牛刀 :GAN生成手写数字 参考代码之一 参考代码之二 ...

2017-10-24 11:09 0 2478 推荐指数:

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GAN生成式对抗网络(三)——mnist数据生成

通过GAN生成式对抗网络,产生mnist数据 引入包,数据约定等 GAN对象结构 生成器函数 对随机值z(维度为1,100),进行包装,伪造,产生伪造数据。 包装过程概括为:全连接->reshape->反卷积 包装过程中使用了batch_normalization ...

Tue Nov 27 01:07:00 CST 2018 0 1129
用MXNet实现mnist生成对抗网络(GAN)

用MXNet实现mnist生成对抗网络(GAN) 生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络 ...

Tue Oct 10 03:22:00 CST 2017 2 3852
生成对抗网络GAN---生成mnist手写数字图像示例(附代码)

Ian J. Goodfellow等人于2014年在论文Generative Adversarial Nets中提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架。框架中同时训练两个模型:一个生成模型(generative model)G,用来捕获数据分布;一个判别模型(discriminative ...

Wed Mar 25 01:16:00 CST 2020 0 997
数据集难找?GAN生成你想要的数据!!!

GAN生成对抗网络学习笔记 1.GAN诞生背后的故事: GAN创始人 Ian Goodfellow 在酒吧微醉后与同事讨论学术问题,当时灵光乍现提出了GAN初步的想法,不过当时并没有得到同事的认可,在从酒吧回去后发现女朋友已经睡了,于是自己熬夜写了代码,发现还真有 ...

Sat Oct 31 20:25:00 CST 2020 0 898
不要怂,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 分为有约束条件的 GAN,和不加约束条件的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原理手写数据生成

GAN原理介绍 GAN 来源于博弈论中的零和博弈,博弈双方,分别为生成模型与判别模型。 生成模型G捕捉样本数据的分布,用服从某一分布例如正太,高斯分布的噪声z来生成一个类似真实训练数据的样本,追求的效果是越像真实越好。 判别模型是一个二分类器,判别样本来自于训练数据还是真实数据 ...

Sun Jun 20 18:12:00 CST 2021 0 155
 
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