GAN——生成手写数字
《Generative Adversarial Nets》是 GAN 系列的鼻祖。在这里通过 PyTorch 实现 GAN ，并且用于手写数字生成。 摘要： 我们提出了一个新的框架，通过对抗处理来评估生成模型。其中，我们同时训练两个 model ：一个是生成模型 G，用于获取数据分布；另一 ...
原文：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。 . 该模型首先输入有 个元素的向量，该向量随机生成于某分布。 . 随后利用两个全连接层接连将该输入向量扩展到 维和 . 后面就开始将全连接层所产生的一维张量重新塑造成二维张量，即MNIST中的灰度图 . 由全连接传递的数据会经过几个上采样层和卷积层，注意到最后一个卷积层所采用的卷积核为 ，所以经过最后卷积层所生成的图像是一张二 ...
2018-12-29 09:44 2 845 推荐指数：
相关推荐
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 ...
GAN实战笔记——第三章第一个GAN模型：生成手写数字
第一个GAN模型—生成手写数字 一、GAN的基础：对抗训练 形式上，生成器和判别器由可微函数表示如神经网络，他们都有自己的代价函数。这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练。判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化，而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化 ...
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 ...
GAN原理手写数据集生成
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 ...
使用 Keras + CNN 识别 MNIST 手写数字
导入模块： 下载手写数据集： 训练数据60000个，长度和宽度都是28，标签也是6000个。 测试数据10000个。 图形化数据集，查看前10个数据集： 数据预处理： 将features以reshape转化 ...
Keras实现简单的手写数字识别的学习
使用keras的序贯模型实现单层神经网络对手写数字识别的识别，相当于是一个keras的helloworld级别的程序，就当作深度学习之路的开始。 首先导入需要的函数和包 Sequential()是最简单的模型——序贯模型。通过keras.models导入。 构建 ...