原文:GAN 轉

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:

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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
() GAN應用情況調研

本文自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MDMwMTIyNQ==&mid=2649290778&idx=1&sn=9816b862e167c4792f4251c199fcae16& ...

Mon Feb 20 17:36:00 CST 2017 0 2649
GANGAN的原理及推導

GAN的論文看完了, 也確實蠻厲害的懶得寫筆記了,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 自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...

Sat Dec 01 06:25:00 CST 2018 0 3540
GANGAN的改進

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 ...

Sun Oct 18 03:46:00 CST 2020 0 580
GAN基礎

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 ...

Mon Apr 08 06:09:00 CST 2019 0 554
 
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