原文:GAN基礎

Generative Adversarial Networks GAN框架 GAN框架是有兩個對象 discriminator,generator 的對抗游戲。generator是一個生成器,generator產生來自和訓練樣本一樣的分布的樣本。discriminator是一個判別器,判別是真實數據還是generator產生的偽造數據。discriminator使用傳統的監督學習技術進行訓練,將輸 ...

2019-04-07 22:09 0 554 推薦指數:

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GAN基礎GAN代碼解析

基礎GAN代碼解析 運行教程 使用Tensorflow 1.14.0版本可以直接運行。若Mnist數據集因為網絡原因下載不下來,可以通過以下鏈接下載壓縮包,解壓到項目根目錄即可。 Mnist數據集壓縮包 訓練過程會創建兩個文件夾,一個【out】目錄,存放着生成的圖片,一個是 ...

Wed Apr 14 17:17:00 CST 2021 0 289
基礎Gan代碼解析

initializer總結: #f.constant_initializer(value) 將變量初始化為給定的常量,初始化一切所提供的值。 #tf.random_normal_initializ ...

Wed Oct 24 05:55:00 CST 2018 1 1621
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
GANGAN的原理及推導

GAN的論文看完了, 也確實蠻厲害的懶得寫筆記了,轉一些較好的筆記,前面先貼一些 原論文里推理部分,進行備忘。 GAN的解釋 算法流程 GAN的理論推理 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...

Sat Dec 01 06:25:00 CST 2018 0 3540
GANGAN的改進

GAN 原始GAN中判別器要最小化如下損失函數,盡可能把真實樣本分為正例,生成樣本分為負例: 其中是真實樣本分布,是由生成器產生的樣本分布。 第一個式子我們不看梯度符號的話即為判別器的損失函數,logD(xi)為判別器將真實數據判定為真實數據的概率,log(1-D(G(zi ...

Sun Oct 18 03:46:00 CST 2020 0 580
Geometric GAN

Lim, Jong Chul Ye, Geometric GAN. 概 很有趣, GAN的訓練過 ...

Fri Apr 17 06:26:00 CST 2020 0 625
Improved GAN

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=16 從之前講的basic gan延伸到unified framework,到WGAN 再到通過WGAN進行Generation和Transformation 復習一下GAN, 首先我們有一個目標 ...

Fri Jul 20 18:54:00 CST 2018 0 813
GAN 的后序

GAN 的后序 目錄 GAN 的后序 參考資料 GAN存在的問題 1 在實際中,任何兩個manifolds都不會perfectly align. 2 JS散度的問題 改進1 LeastSquareGAN 改進2 WGAN ...

Wed Nov 17 05:27:00 CST 2021 0 27523
 
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