使用生成對抗網絡（GAN）生成手寫字
先放結果 這是通過GAN迭代訓練30W次，耗時3小時生成的手寫字圖片效果，大部分的還是能看出來是數字的。 實現原理 簡單說下原理，生成對抗網絡需要訓練兩個任務，一個叫生成器，一個叫判別器，如字面意思，一個負責生成圖片，一個負責判別圖片，生成器不斷生成新的圖片，然后判別器去判斷哪兒哪兒不行 ...
原文：GAN模型生成手寫字
概述：在前期的文章中，我們用TensorFlow完成了對手寫數字的識別，得到了 . 的識別准確度，效果還算不錯。在這篇文章中，筆者將帶領大家用GAN模型，生成我們想要的手寫數字。 GAN簡介 對抗性生成網絡 GenerativeAdversarial Network ，由 Ian Goodfellow 首先提出，由兩個網絡組成，分別是generator網絡 用於生成 和discriminator ...
2019-02-23 15:16 0 1401 推薦指數：
相關推薦
GAN——生成手寫數字
《Generative Adversarial Nets》是 GAN 系列的鼻祖。在這里通過 PyTorch 實現 GAN ，並且用於手寫數字生成。 摘要： 我們提出了一個新的框架，通過對抗處理來評估生成模型。其中，我們同時訓練兩個 model ：一個是生成模型 G，用於獲取數據分布；另一 ...
GAN實戰筆記——第三章第一個GAN模型：生成手寫數字
第一個GAN模型—生成手寫數字 一、GAN的基礎：對抗訓練 形式上，生成器和判別器由可微函數表示如神經網絡，他們都有自己的代價函數。這兩個網絡是利用判別器的損失記性反向傳播訓練。判別器努力使真實樣本輸入和偽樣本輸入帶來的損失最小化，而生成器努力使它生成的為樣本造成的判別器損失最大化 ...
使用WGAN生成手寫字體
實驗結果 訓練1000次 訓練9000次 訓練15000次 訓練25000次 訓練3300次 訓練42000次 訓練5000次 ...
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展到1024維和128 * 7 * 7 3. 后面就開始將全連接層所產生的一維張量重新塑造成二維 ...
GAN原理手寫數據集生成
GAN原理介紹 GAN 來源於博弈論中的零和博弈，博弈雙方，分別為生成模型與判別模型。 生成模型G捕捉樣本數據的分布，用服從某一分布例如正太，高斯分布的噪聲z來生成一個類似真實訓練數據的樣本，追求的效果是越像真實越好。 判別模型是一個二分類器，判別樣本來自於訓練數據還是真實 ...
生成式模型之 GAN
生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GANs），由2014年還在蒙特利爾讀博士的Ian Goodfellow引入深度學習領域。2016年，GANs熱潮席卷AI領域頂級會議，從ICLR到NIPS，大量高質量論文被發表和探討。Yann LeCun曾評價 ...
用TensorFlow教你手寫字識別
博主原文鏈接：用TensorFlow教你做手寫字識別（准確率94.09%） 如需轉載，請備注出處及鏈接，謝謝。 2012 年，Alex Krizhevsky, Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 贏得 ImageNet 挑戰賽冠軍，基於CNN的圖像識別 ...