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 ...
原文：『TensorFlow』生成式网络中的图片预处理
简介 这里的生成式网络是广义的生成式，不仅仅指gan网络，还有风格迁移中的类自编码器网络，以及语义分割中的类自编码器网络，因为遇到次数比较多，所以简单的记录一下。 背景 像素和数字 图像处理目标一般就是RGB三色通道，原始图像解码后是 ，这个矩阵传给matplotlib就可以直接绘图了，与此同 的图像matplotlib也是可以接受的，关于这点，我们来看看文档是怎么说的， Elements of ...
2018-05-04 20:13 0 1219 推荐指数：
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简介 示例 图像着色 图像超像素 背景模糊 人脸生成 人脸定制 文本生成图片 字体变换 *风格变换 图像修复 …… 基础 生成模型和GAN 生成模型不严谨的定义：一个能够生成我们想要的数据的模型（图模型、函数、神经网络） 生成式对抗网络（GAN ...
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在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 utils.py，输入如下代码： 这个函数的作用是在训练的过程中保存采样生成的图片。 在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建 ...
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(转) 简述生成式对抗网络
简述生成式对抗网络 【转载请注明出处】chenrudan.github.io 本文主要阐述了对生成式对抗网络的理解，首先谈到了什么是对抗样本，以及它与对抗网络的关系，然后解释了对抗网络的每个组成部分，再结合算法流程 ...
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 ...