原文: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,半监督学习努力从标注数据点的小子集中归纳,以有效地对从未见过的新样本进行分类,要使半监督学习有效,标签数据和 ...

2022-03-13 14:09 1 3807 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 生成对抗网络网络结构如下图所示: 生成 ...

Wed May 01 16:47:00 CST 2019 1 3100
GAN实战笔记——第四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3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 ...

Wed Feb 23 22:48:00 CST 2022 0 1842
GAN实战笔记——第六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 ...

Sun Mar 06 20:00:00 CST 2022 0 2020
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 ...

Fri Dec 21 23:44:00 CST 2018 0 2103
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 ...

Wed Apr 15 17:58:00 CST 2020 0 623
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 ...

Sun Jun 11 16:59:00 CST 2017 0 11314
 
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