深度卷积生成对抗网络 DCGAN 生成 MNIST 手写图片 基本原理 生成对抗网络 GAN 由 个重要的部分构成: 生成器 Generator :通过机器生成数据 大部分情况下是图像 ,目的是 骗过 判别器 判别器 Discriminator :判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的 假数据 训练过程 固定判别器,让生成器不断生成假数据,给判别器判别,开始生成器很弱,但是随着不 ...
2020-06-06 16:39 1 1916 推荐指数:
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 ...
先放结果 这是通过GAN迭代训练30W次,耗时3小时生成的手写字图片效果,大部分的还是能看出来是数字的。 实现原理 简单说下原理,生成对抗网络需要训练两个任务,一个叫生成器,一个叫判别器,如字面意思,一个负责生成图片,一个负责判别图片,生成器不断生成新的图片,然后判别器去判断哪儿哪儿不行 ...
深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 我们在第3章实现了一个GAN,其生成器和判别器是具有单个隐藏层的简单前馈神经网络。尽管很简单,但GAN的生成器充分训练后得到的手写数字图像的真实性有些还是很具说服力的。即使是那些无法被识别为人类手写数字的字符,也具有许多手写符号的特征,例如可辨认的线条边缘 ...
来源:https://www.numpy.org.cn/deep/basics/gan.html 生成对抗网络 本教程源代码目录在book/09.gan,初次使用请您参考Book文档使用说明。 #说明: 硬件环境要求: 本文可支持在CPU、GPU下运行 Docker镜像支持 ...
文章目录 1. 学习目标 2. 环境配置 2.1. Python 2.2. Pytorch 2.3. Jupyter ...
一.GAN 引言:生成对抗网络GAN,是当今的一大热门研究方向。在2014年,被Goodfellow大神提出来,当时的G神还是蒙特利尔大学的博士生。据有关媒体统计:CVPR2018的论文里,有三分之一的论文与GAN有关。由此可见,GAN在视觉领域的未来多年内,将是一片沃土。而我们入坑GAN ...
作者在进行GAN学习中遇到的问题汇总到下方,并进行解读讲解,下面提到的题目是李宏毅老师机器学习课程的作业6(GAN) 一.GAN 网络上有关GAN和DCGAN的讲解已经很多,在这里不再加以赘述,放几个我认为比较好的讲解 1.GAN概念理解 2.理解GAN网络基本原理 3.李宏毅 ...