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 ...
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 。相比Wasserstein GAN ,我們的 DCGAN 好像低了一個檔次,但是我們偉大的教育家魯迅先生說過: 合抱之木,生於毫末 九層之台,起於累土 千里之行,始於足下 , 依稀記得那 ...
2017-02-11 23:43 35 11385 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
前面我們了解了 GAN 的原理,下面我們就來用 TensorFlow 搭建 GAN(嚴格說來是 DCGAN,如無特別說明,本系列文章所說的 GAN 均指 DCGAN),如前面所說,GAN 分為有約束條件的 GAN,和不加約束條件的GAN,我們先來搭建一個簡單的 MNIST 數據集上加約束條件 ...
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 ...
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 ...
代碼實現 當初學習時,主要學習的這個博客 https://xyang35.github.io/2017/08/22/GAN-1/ ,寫的挺好的。 本文目的,用GAN實現最簡單的例子,幫助認識GAN算法。 2. 真實數據集,我們要通過GAN學習這個數據集,然后生成和他分布規則一樣的數據集 ...
文件 model.py,定義生成器,判別器和訓練過程中的采樣網絡,在 model.py 輸入如下代碼: ...