原文:keras04 GAN simple

reference: GAN 講解 https: blog.csdn.net u article details 命令行解析 https: blog.csdn.net qq article details 命令行解析的坑 https: blog.csdn.net qq article details 注意其內部參數 ...

2018-12-21 00:04 0 723 推薦指數:

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Keras 實現一個簡單GAN 代碼中需提供: Loss Function 參見Keras 或者 Tensorflow 文檔 model_param_matrix 反向調整的模型參數/參數矩陣 epoch 迭代輪數 W 以及調整的方式 import numpy ...

Fri Dec 08 22:00:00 CST 2017 1 2002
使用Keras編寫GAN的入門

使用Keras編寫GAN的入門 GAN Time: 2017-5-31 前言 代碼 reference 前言 ...

Thu Oct 19 18:34:00 CST 2017 2 5426
GAN(生成對抗網絡)以及keras實現

由於筆者水平有限,如有錯,歡迎指正。 論文原文:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 0 GAN的思想 GAN,全稱為 Generative Adversarial Nets,直譯為生成式對抗網絡,是一種非監督式模型。 GAN的主要靈感 ...

Mon Aug 03 00:57:00 CST 2020 0 913
GAN(生成對抗網絡)之keras實踐

GAN由論文《Ian Goodfellow et al., “Generative Adversarial Networks,” arXiv (2014)》提出。 GAN與VAEs的區別 GANs require differentiation through the visible ...

Fri Nov 22 05:11:00 CST 2019 0 1069
GAN-生成手寫數字-Keras

一、首先要定義一個生成器G,該生成器需要將輸入的隨機噪聲變換為圖像。 1. 該模型首先輸入有100個元素的向量,該向量隨機生成於某分布。 2. 隨后利用兩個全連接層接連將該輸入向量擴 ...

Sat Dec 29 17:44:00 CST 2018 2 845
GAN-生成式對抗網絡(keras實現)

生成式對抗網絡(GAN, Generative Adversarial Networks )是一種深度學習模型,是最近超級火的一個無監督學習方法,它主要由兩部分組成,一部分是生成模型G(generator),另一部分是判別模型D(discriminator),它的訓練過程可大致描述如下: 生成 ...

Thu Sep 03 22:12:00 CST 2020 0 600
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
4.keras實現-->生成式深度學習之用GAN生成圖像

生成式對抗網絡(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow等人於2014年提出,它可以替代VAE來學習圖像的潛在空間。它能夠迫使生成圖像與真實圖像在統計上幾乎無法區別,從而生成相當逼真的合成圖 ...

Tue Dec 04 01:41:00 CST 2018 0 3073
 
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