原文:keras04 GAN simple

reference: GAN 讲解 https: blog.csdn.net u article details 命令行解析 https: blog.csdn.net qq article details 命令行解析的坑 https: blog.csdn.net qq article details 注意其内部参数 ...

2018-12-21 00:04 0 723 推荐指数:

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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 ...

Fri Dec 08 22:00:00 CST 2017 1 2002
使用Keras编写GAN的入门

使用Keras编写GAN的入门 GAN Time: 2017-5-31 前言 代码 reference 前言 ...

Thu Oct 19 18:34:00 CST 2017 2 5426
GAN(生成对抗网络)以及keras实现

由于笔者水平有限,如有错,欢迎指正。 论文原文:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 0 GAN的思想 GAN,全称为 Generative Adversarial Nets,直译为生成式对抗网络,是一种非监督式模型。 GAN的主要灵感 ...

Mon Aug 03 00:57:00 CST 2020 0 913
GAN(生成对抗网络)之keras实践

GAN由论文《Ian Goodfellow et al., “Generative Adversarial Networks,” arXiv (2014)》提出。 GAN与VAEs的区别 GANs require differentiation through the visible ...

Fri Nov 22 05:11:00 CST 2019 0 1069
GAN-生成手写数字-Keras

一、首先要定义一个生成器G,该生成器需要将输入的随机噪声变换为图像。 1. 该模型首先输入有100个元素的向量,该向量随机生成于某分布。 2. 随后利用两个全连接层接连将该输入向量扩 ...

Sat Dec 29 17:44:00 CST 2018 2 845
GAN-生成式对抗网络(keras实现)

生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是最近超级火的一个无监督学习方法,它主要由两部分组成,一部分是生成模型G(generator),另一部分是判别模型D(discriminator),它的训练过程可大致描述如下: 生成 ...

Thu Sep 03 22:12:00 CST 2020 0 600
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 ...

Wed May 27 04:30:00 CST 2020 0 941
4.keras实现-->生成式深度学习之用GAN生成图像

生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow等人于2014年提出,它可以替代VAE来学习图像的潜在空间。它能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区别,从而生成相当逼真的合成图 ...

Tue Dec 04 01:41:00 CST 2018 0 3073
 
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