GAN实战笔记——第七章半监督生成对抗网络（SGAN）
半监督生成对抗网络 一、SGAN简介 半监督学习(semi-supervised learning)是GAN在实际应用中最有前途的领域之一，与监督学习（数据集中的每个样本有一个标签）和无监督学习（不使用任何标签）不同，半监督学习只为训练数据集的一小部分提供类别标签。通过内化数据中的隐藏结构 ...
原文：GAN实战笔记——第四章深度卷积生成对抗网络（DCGAN）
深度卷积生成对抗网络 DCGAN 我们在第 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和形状，特别是与用作生成器原始输入的随机噪声相比，更是如此。 想象一下，如果使用更强大的网络架构可以实现什么 ...
2022-02-23 14:48 0 1842 推荐指数：
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深度学习框架PyTorch一书的学习-第七章-生成对抗网络(GAN)
参考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像 GAN解决了非监督学习中的著名问题：给定一批样本，训练一个系统能够生成类似的新样本 生成对抗网络的网络结构如下图所示： 生成 ...
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GAN的全称是 Generative Adversarial Networks，中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法，巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。 1 GAN的原理 GAN的基本原理很简单，其由两个网络组成，一个是生成网络G（Generator ...
生成对抗网络 - GAN
GAN 简介 GAN，Generative Adversarial Networks，生成对抗网络； GAN 被认为是 AI 领域 最有趣的 idea，一句话，历史地位很高，很火； GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出来的，当时的 G 神还只是个蒙特利尔大学的博士生 ...
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本章代码： https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/gan_inference.py https://github.com/zhangxiann ...
《生成对抗网络GAN的原理与应用专题》笔记
视频教程的链接：http://campus.swarma.org/gpac=8 一、什么是GAN 框架简述 GAN全称是Generative Adversarial Nets，中文叫做“生成对抗网络”。 在GAN中有2个网络，一个网络用于生成数据，叫做“生成器”。另一个网络用于判别生成 ...