DCGAN網絡的結構: 代碼包括: 數據: GAN: 訓練: 沒有結果,代碼沒有報錯,個人認為還是受機器的限制; WGAN-GP: 訓練代碼: 同樣沒有結果,后面有條件再試一試; 這一部分對算法 ...
GAN回顧 Martin 稱這個loss為original cost function 參見 . . 章節 ,而實際操作中采用的loss為the log D cost 參見 . . 章節 。 GAN存在的問題:初探 當固定G時,訓練D直到收斂,可以發現D的loss會越來越小,趨於 ,這表明JSD Pr Pg 被較大化了,並且趨於log 。如下圖所示 。 而這會導致什么問題呢 在實踐中人們發現,當D ...
2018-12-24 22:34 0 3838 推薦指數:
DCGAN網絡的結構: 代碼包括: 數據: GAN: 訓練: 沒有結果,代碼沒有報錯,個人認為還是受機器的限制; WGAN-GP: 訓練代碼: 同樣沒有結果,后面有條件再試一試; 這一部分對算法 ...
圖文詳解WGAN及其變體WGAN-GP並利用Tensorflow2實現WGAN與WGAN-GP 構建WGAN(Wasserstein GAN) Wasserstein loss介紹 ...
一、原始GAN的理論分析 1.1 數學描述 其實GAN的原理很好理解,網絡結構主要包含生成器 (generator) 和鑒別器 (discriminator) ,數據主要包括目標樣本 \(x_r ...
WassersteinGAN源碼 作者的代碼包括兩部分:models包下包含dcgan.py和mlp.py, 這兩個py文件是兩種不同的網絡結構,在dcgan.py中判別器和生成器都含有卷積網絡 ...
在GAN的相關研究如火如荼甚至可以說是泛濫的今天,一篇新鮮出爐的arXiv論文《Wasserstein GAN》卻在Reddit的Machine Learning頻道火了,連Goodfellow ...
DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理總結及對比 from:https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788 GAN系列學習(2)——前生今世 本文已投稿至微信 ...
包含三部分:1、WGAN改進點 2、代碼修改 3、訓練心得 一、WGAN的改進部分: 判別器最后一層去掉sigmoid (相當於最后一層做了一個y = x的激活) 生成器和判別器的loss不取log 每次更新判別器的參數之后把它們的絕對值截斷到不超過一個固定常數c ...
從Tag進入 字符串 圖論與網絡流 數學 二項式反演 雜項算法 樹相關算法 FFT及NTT 特征根法 線性代數(線性基,高斯消元,矩陣求逆) ...