DCGAN网络的结构: 代码包括: 数据: GAN: 训练: 没有结果,代码没有报错,个人认为还是受机器的限制; WGAN-GP: 训练代码: 同样没有结果,后面有条件再试一试; 这一部分对算法 ...
GAN回顾 Martin 称这个loss为original cost function 参见 . . 章节 ,而实际操作中采用的loss为the log D cost 参见 . . 章节 。 GAN存在的问题:初探 当固定G时,训练D直到收敛,可以发现D的loss会越来越小,趋于 ,这表明JSD Pr Pg 被较大化了,并且趋于log 。如下图所示 。 而这会导致什么问题呢 在实践中人们发现,当D ...
2018-12-24 22:34 0 3838 推荐指数:
DCGAN网络的结构: 代码包括: 数据: GAN: 训练: 没有结果,代码没有报错,个人认为还是受机器的限制; WGAN-GP: 训练代码: 同样没有结果,后面有条件再试一试; 这一部分对算法 ...
图文详解WGAN及其变体WGAN-GP并利用Tensorflow2实现WGAN与WGAN-GP 构建WGAN(Wasserstein GAN) Wasserstein loss介绍 ...
一、原始GAN的理论分析 1.1 数学描述 其实GAN的原理很好理解,网络结构主要包含生成器 (generator) 和鉴别器 (discriminator) ,数据主要包括目标样本 \(x_r ...
WassersteinGAN源码 作者的代码包括两部分:models包下包含dcgan.py和mlp.py, 这两个py文件是两种不同的网络结构,在dcgan.py中判别器和生成器都含有卷积网络 ...
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文《Wasserstein GAN》却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow ...
DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比 from:https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788 GAN系列学习(2)——前生今世 本文已投稿至微信 ...
包含三部分:1、WGAN改进点 2、代码修改 3、训练心得 一、WGAN的改进部分: 判别器最后一层去掉sigmoid (相当于最后一层做了一个y = x的激活) 生成器和判别器的loss不取log 每次更新判别器的参数之后把它们的绝对值截断到不超过一个固定常数c ...
从Tag进入 字符串 图论与网络流 数学 二项式反演 杂项算法 树相关算法 FFT及NTT 特征根法 线性代数(线性基,高斯消元,矩阵求逆) ...