Awesome GAN for Medical Imaging 2018-08-10 09:32:43 This blog is copied from: https://github.com/xinario/awesome-gan ...
生成式對抗網絡 GAN 是近年來大熱的深度學習模型。最近正好有空看了這方面的一些論文,跑了一個GAN的代碼,於是寫了這篇文章來介紹一下GAN。 本文主要分為三個部分: 介紹原始的GAN的原理 同樣非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代碼,生成如題圖所示的動漫頭像,附送數據集哦 : GAN原理介紹 說到GAN第一篇要看的paper當然是Ian Goodfellow大牛 ...
2017-06-11 22:27 0 1569 推薦指數:
Awesome GAN for Medical Imaging 2018-08-10 09:32:43 This blog is copied from: https://github.com/xinario/awesome-gan ...
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 ...
本文轉自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MDMwMTIyNQ==&mid=2649290778&idx=1&sn=9816b862e167c4792f4251c199fcae16& ...
本文轉自:http://www.360doc.com/content/17/0212/11/35919193_628410589.shtml# 看穿機器學習 ...
把GAN的論文看完了, 也確實蠻厲害的懶得寫筆記了,轉一些較好的筆記,前面先貼一些 原論文里推理部分,進行備忘。 GAN的解釋 算法流程 GAN的理論推理 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...
GAN 原始GAN中判別器要最小化如下損失函數,盡可能把真實樣本分為正例,生成樣本分為負例: 其中是真實樣本分布,是由生成器產生的樣本分布。 第一個式子我們不看梯度符號的話即為判別器的損失函數,logD(xi)為判別器將真實數據判定為真實數據的概率,log(1-D(G(zi ...
本文轉自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTgwNjgyOQ==&mid=2247484846&idx=1&sn=c2333a9986c19e7106ae94d14a0555b9 能根據文字生成圖片的 GAN,深度 ...
Generative Adversarial Networks GAN框架 GAN框架是有兩個對象(discriminator,generator)的對抗游戲。generator是一個生成器,generator產生來自和訓練樣本一樣的分布的樣本 ...