原文:caffe實現GAN

我實現GAN網絡結構比較復雜: 通過建立兩個一模一樣的網絡,他們相對應的層共享權重,一個網絡用來跟新D model另一個網絡用來更新G model 更新G model的網絡,D部分只進行梯度傳遞,不進行參數跟新。 更新D model的網絡,G部分直接不進行backward 源碼連接:https: github.com longriyao caffe GAN ...

2016-12-20 13:34 4 2949 推薦指數:

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GAN代碼實現

GAN 生成式對抗網絡 借助於 sklearn.datasets.make_moons 庫,生成雙半月形的數據,同時把數據點畫出來。 可以看出,數據散點呈現兩個半月形狀。 一個簡單的 GAN 生成器和判別器的結構都非常簡單,具體如下: 生成器: 32 ==> ...

Sat Sep 12 18:35:00 CST 2020 0 870
GAN的原理和實現

GAN,生成式對抗網絡(Generative Adversarial Networks)是一種深度學習模型,是近幾年來復雜分布上無監督學習最具前景的方法之一。 機器學習的模型可大體分為兩類,生成模型(Generative model)和判別模型(Discriminator model),判別模型 ...

Tue Oct 13 19:22:00 CST 2020 0 813
GAN 的推導、證明與實現

轉自機器之心整理的,來自Goodfellow 在 NIPS 2016 的演講和台大李弘毅的解釋,完成原 GAN 的推導、證明與實現。 本文主要分四部分,第一部分描述 GAN 的直觀概念,第二部分描述概念與優化的形式化表達,第三部分將對 GAN 進行詳細的理論推導與分析,最后我們將實現前面的理論 ...

Tue Dec 25 17:44:00 CST 2018 0 809
GAN筆記——理論與實現

呢?怎樣去實現一個GAN呢?本文將一一闡述。具體大綱如下: 1.什么是GAN? 1.1 對抗 ...

Wed Aug 08 03:42:00 CST 2018 0 19661
Keras 實現一個簡單GAN

Keras 實現一個簡單GAN 代碼中需提供: Loss Function 參見Keras 或者 Tensorflow 文檔 model_param_matrix 反向調整的模型參數/參數矩陣 epoch 迭代輪數 W 以及調整的方式 import numpy ...

Fri Dec 08 22:00:00 CST 2017 1 2002
GAN(一)

概述GAN(Generative Adversarial Network,生成對抗網絡)是一個網絡框架,它通常包括兩部分,生成器(generator)和判別器(discriminator)。生成器的作用是學習真實數據的分布(或者通俗地說就是學習真實數據的特征),然后自動地生成新的數據 ...

Wed May 27 04:30:00 CST 2020 0 941
基於Caffe的DeepID2實現(上)

小喵的嘮叨話:小喵最近在做人臉識別的工作,打算將湯曉鷗前輩的DeepID,DeepID2等算法進行實驗和復現。DeepID的方法最簡單,而DeepID2的實現卻略微復雜,並且互聯網上也沒有比較好的資源。因此小喵在試驗之后,確定了實驗結果的正確性之后,才准備寫這篇博客,分享給熱愛Deep ...

Sat Jul 16 22:54:00 CST 2016 3 7597
 
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