生成對抗網絡（GAN）
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 ...
原文：tensorflow 2.0 學習 （十六）生成對抗網絡 GAN網絡與WGAN網絡
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 這一部分對算法的要求高，要看懂他，得花時間看， 我沒有去研究它，只是看代碼去了。 ...
2020-03-01 17:38 1 2534 推薦指數：
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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 ...
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利用tensorflow訓練簡單的生成對抗網絡GAN
對抗網絡是14年Goodfellow Ian在論文Generative Adversarial Nets中提出來的。 原理方面，對抗網絡可以簡單歸納為一個生成器(generator)和一個判斷器(discriminator)之間博弈的過程。整個網絡訓練的過程中， 兩個模塊的分工 判斷網絡 ...
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本章代碼： https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/gan_inference.py https://github.com/zhangxiann ...
生成對抗式網絡 GAN的理解
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 ...
原始的生成對抗網絡GAN
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 ...