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——第六章渐进式增长生成对抗网络（PGGAN）
渐进式增长生成对抗网络 PGGAN 使用 TensorFlow和 TensorFlow Hub TFHUB 构建渐进式增长生成对抗网络 Progressive GAN, PGGAN或 PROGAN 一种能够生成全高清的具有照片级真实感图像的前沿技术。这项技术在顶级机器学习会议ICLR 上提出时引起了轰动，以至于谷歌立即将其整合为 TensorFlow Hub中的几个模型之一。这项技术被深度学习的鼻 ...
2022-03-06 12:00 0 2020 推荐指数：
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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 ...
生成对抗式网络 GAN的理解
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059，感谢分享 生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。本文主要分为三个部分： 介绍原始的GAN的原理 ...
生成对抗网络（GAN）
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 ...
原始的生成对抗网络GAN
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 1、简介： GAN的两个模型 判别模型：就是图中右半部分的网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，用于判断真假使用（概率值大于0.5那就是真，小于0.5 ...