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展到1024维和128 * 7 * 7 3. 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 ...
原文：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 另一个是判别模型 D，用来预测样本来自训练数据而不是生成模型 G 的概率。G 的训练过程是最大化 D 犯错的概率。 ...
2019-08-09 14:27 0 615 推荐指数：
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