CGAN是最基礎的GAN模型之一,全稱conditional GAN,意為條件生成對抗網絡。 先說一下GAN和CGAN的區別,最基本的GAN判別器只能判別真假,但無法對生成數據進行控制,即如果有兩種以上類別的訓練數據,那么GAN的生成器無法指定生成的數據,判別器也無法對真數據+假標簽進行判別 ...
Full body High resolution Anime Generation with Progressive Structure conditional Generative Adversarial Networks,即用PSGAN生成高分辨率的全身動畫。據了解,DeNA的業務涵蓋社交游戲 電子商務等領域,此前公司推出的手游 忍者天下 也在中國市場取得了驕人的成績。昔日忍者化身換裝暖暖 ...
2018-05-15 19:12 0 1465 推薦指數:
CGAN是最基礎的GAN模型之一,全稱conditional GAN,意為條件生成對抗網絡。 先說一下GAN和CGAN的區別,最基本的GAN判別器只能判別真假,但無法對生成數據進行控制,即如果有兩種以上類別的訓練數據,那么GAN的生成器無法指定生成的數據,判別器也無法對真數據+假標簽進行判別 ...
來源:https://www.numpy.org.cn/deep/basics/gan.html 生成對抗網絡 本教程源代碼目錄在book/09.gan,初次使用請您參考Book文檔使用說明。 #說明: 硬件環境要求: 本文可支持在CPU、GPU下運行 Docker鏡像支持 ...
GAN的全稱是 Generative Adversarial Networks,中文名稱是生成對抗網絡。原始的GAN是一種無監督學習方法,巧妙的利用“博弈”的思想來學習生成式模型。 1 GAN的原理 GAN的基本原理很簡單,其由兩個網絡組成,一個是生成網絡G(Generator ...
1、GAN的原理: GAN的主要靈感來源於博弈論中零和博弈的思想,應用到深度學習神經網絡上來說,就是通過生成網絡G(Generator)和判別網絡D(Discriminator)不斷博弈,進而使G學習到數據的分布,如果用到圖片生成上,則訓練完成后,G可以從一段隨機數中生成逼真的圖像。G, D ...
GAN 簡介 GAN,Generative Adversarial Networks,生成對抗網絡; GAN 被認為是 AI 領域 最有趣的 idea,一句話,歷史地位很高,很火; GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出來的,當時的 G 神還只是個蒙特利爾大學的博士生 ...
轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059,感謝分享 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 ...
論文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 1、簡介: GAN的兩個模型 判別模型:就是圖中右半部分的網絡,直觀來看就是一個簡單的神經網絡結構,輸入就是一副圖像,輸出就是一個概率值,用於判斷真假使用(概率值大於0.5那就是真,小於0.5 ...
轉自:https://blog.csdn.net/ch18328071580/article/details/96690016 概述 1、什么是GAN? 生成對抗網絡簡稱GAN,是由兩個網絡組成的,一個生成器網絡和一個判別器網絡。這兩個網絡可以是神經網絡(從卷積神經網絡、循環神經網絡到自編 ...