不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （一）： GAN 簡介
前面我們用 TensorFlow 寫了簡單的 cifar10 分類的代碼，得到還不錯的結果，下面我們來研究一下生成式對抗網絡 GAN，並且用 TensorFlow 代碼實現。 自從 Ian Goodfellow 在 14 年發表了 論文 Generative Adversarial Nets ...
原文：不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （四）：訓練和測試 GAN
在 home your name TensorFlow DCGAN 下新建文件 train.py，同時新建文件夾 logs 和文件夾 samples，前者用來保存訓練過程中的日志和模型，后者用來保存訓練過程中采樣器的采樣圖片，在 train.py 中輸入如下代碼： 輸入完成后點擊運行，運行過程中，可以看到，生成的每個圖片對應行對應列都是一樣的數字，這是因為我們加了條件約束 采樣器 sampler ...
2017-01-26 18:33 22 16846 推薦指數：
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不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （五）：無約束條件的 GAN 代碼與網絡的 Graph
GAN 這個領域發展太快，日新月異，各種 GAN 層出不窮，前幾天看到一篇關於 Wasserstein GAN 的文章，講的很好，在此把它分享出來一起學習：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913。相比 Wasserstein GAN ，我們的 DCGAN 好像 ...
不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （六）：Wasserstein GAN（WGAN） TensorFlow 代碼
先來梳理一下我們之前所寫的代碼，原始的生成對抗網絡，所要優化的目標函數為： 此目標函數可以分為兩部分來看： ①固定生成器 G，優化判別器 D， 則上式可以寫成如下形式： 可以轉化為最小化形式： 我們編寫的代碼中，d_loss_real = tf.reduce_mean ...
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說說GAN（生成式對抗網絡）
在Auto-encoder中，input data通過一個encoder神經網絡得到一個維度的較低的向量，稱這個向量為code，code經過一個decoder神經網絡后輸出一個output data。 encoder 網絡的作用是用來發現給定數據的壓縮表示。decoder網絡使原始輸入的盡可 ...
GAN生成式對抗網絡（三）——mnist數據生成
通過GAN生成式對抗網絡，產生mnist數據 引入包，數據約定等 GAN對象結構 生成器函數 對隨機值z(維度為1，100)，進行包裝，偽造，產生偽造數據。 包裝過程概括為：全連接->reshape->反卷積 包裝過程中使用了batch_normalization ...
GAN和CGAN——生成式對抗網絡和條件生成式對抗網絡
GAN的定義 GAN是一個評估和學習生成模型的框架。生成模型的目標是學習到輸入樣本的分布，用來生成樣本。GAN和傳統的生成模型不同，使用兩個內置模型以“對抗”的方式來使學習分布不斷接近輸入樣本分布。兩個模型一個是生成模型（Generative model），用來生成樣本；另一個是判別模型 ...