原文:GAN基础

Generative Adversarial Networks GAN框架 GAN框架是有两个对象 discriminator,generator 的对抗游戏。generator是一个生成器,generator产生来自和训练样本一样的分布的样本。discriminator是一个判别器,判别是真实数据还是generator产生的伪造数据。discriminator使用传统的监督学习技术进行训练,将输 ...

2019-04-07 22:09 0 554 推荐指数:

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GAN基础GAN代码解析

基础GAN代码解析 运行教程 使用Tensorflow 1.14.0版本可以直接运行。若Mnist数据集因为网络原因下载不下来,可以通过以下链接下载压缩包,解压到项目根目录即可。 Mnist数据集压缩包 训练过程会创建两个文件夹,一个【out】目录,存放着生成的图片,一个是 ...

Wed Apr 14 17:17:00 CST 2021 0 289
基础Gan代码解析

initializer总结: #f.constant_initializer(value) 将变量初始化为给定的常量,初始化一切所提供的值。 #tf.random_normal_initializ ...

Wed Oct 24 05:55:00 CST 2018 1 1621
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
GANGAN的原理及推导

GAN的论文看完了, 也确实蛮厉害的懒得写笔记了,转一些较好的笔记,前面先贴一些 原论文里推理部分,进行备忘。 GAN的解释 算法流程 GAN的理论推理 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...

Sat Dec 01 06:25:00 CST 2018 0 3540
GANGAN的改进

GAN 原始GAN中判别器要最小化如下损失函数,尽可能把真实样本分为正例,生成样本分为负例: 其中是真实样本分布,是由生成器产生的样本分布。 第一个式子我们不看梯度符号的话即为判别器的损失函数,logD(xi)为判别器将真实数据判定为真实数据的概率,log(1-D(G(zi ...

Sun Oct 18 03:46:00 CST 2020 0 580
Geometric GAN

Lim, Jong Chul Ye, Geometric GAN. 概 很有趣, GAN的训练过 ...

Fri Apr 17 06:26:00 CST 2020 0 625
Improved GAN

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=16 从之前讲的basic gan延伸到unified framework,到WGAN 再到通过WGAN进行Generation和Transformation 复习一下GAN, 首先我们有一个目标 ...

Fri Jul 20 18:54:00 CST 2018 0 813
GAN 的后序

GAN 的后序 目录 GAN 的后序 参考资料 GAN存在的问题 1 在实际中,任何两个manifolds都不会perfectly align. 2 JS散度的问题 改进1 LeastSquareGAN 改进2 WGAN ...

Wed Nov 17 05:27:00 CST 2021 0 27523
 
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