GAN生成式對抗網絡（二）——tensorflow代碼示例
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 ...
原文：『TensorFlow』生成式網絡中的圖片預處理
簡介 這里的生成式網絡是廣義的生成式，不僅僅指gan網絡，還有風格遷移中的類自編碼器網絡，以及語義分割中的類自編碼器網絡，因為遇到次數比較多，所以簡單的記錄一下。 背景 像素和數字 圖像處理目標一般就是RGB三色通道，原始圖像解碼后是 ，這個矩陣傳給matplotlib就可以直接繪圖了，與此同 的圖像matplotlib也是可以接受的，關於這點，我們來看看文檔是怎么說的， Elements of ...
2018-05-04 20:13 0 1219 推薦指數：
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生成式對抗網絡
簡介 示例 圖像着色 圖像超像素 背景模糊 人臉生成 人臉定制 文本生成圖片 字體變換 *風格變換 圖像修復 …… 基礎 生成模型和GAN 生成模型不嚴謹的定義：一個能夠生成我們想要的數據的模型（圖模型、函數、神經網絡） 生成式對抗網絡（GAN ...
不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （三）：判別器和生成器 TensorFlow Model
在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 utils.py，輸入如下代碼： 這個函數的作用是在訓練的過程中保存采樣生成的圖片。 在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建 ...
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 ...
生成式神經網絡
1. 生成式模型 2. 自動編碼器(Auto-Encoder) 3. 變分自動編碼器(Variational AutoEncoders) 4. 生成對抗網絡(GAN,Generative Adversarial Networks) 4.1 ...
生成式對抗網絡代碼實現
生成器和判別器的結構都非常簡單，具體如下： 生成器： 32 ==> 128 ==> 2 判別器： 2 ==> 128 ==> 1 生成器生成的是樣本，即一組坐標（x,y），我們希望生成器能夠由一組任意的 32組噪聲生成座標（x,y）處於兩個半月形狀上。 判別器輸入的是一組 ...
(轉) 簡述生成式對抗網絡
簡述生成式對抗網絡 【轉載請注明出處】chenrudan.github.io 本文主要闡述了對生成式對抗網絡的理解，首先談到了什么是對抗樣本，以及它與對抗網絡的關系，然后解釋了對抗網絡的每個組成部分，再結合算法流程 ...
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 ...