深度卷積生成對抗網絡 DCGAN 生成 MNIST 手寫圖片 基本原理 生成對抗網絡 GAN 由 個重要的部分構成: 生成器 Generator :通過機器生成數據 大部分情況下是圖像 ,目的是 騙過 判別器 判別器 Discriminator :判斷這張圖像是真實的還是機器生成的,目的是找出生成器做的 假數據 訓練過程 固定判別器,讓生成器不斷生成假數據,給判別器判別,開始生成器很弱,但是隨着不 ...
2020-06-06 16:39 1 1916 推薦指數:
Ian J. Goodfellow等人於2014年在論文Generative Adversarial Nets中提出了一個通過對抗過程估計生成模型的新框架。框架中同時訓練兩個模型:一個生成模型(generative model)G,用來捕獲數據分布;一個判別模型(discriminative ...
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 ...
深度卷積生成對抗網絡(DCGAN) 我們在第3章實現了一個GAN,其生成器和判別器是具有單個隱藏層的簡單前饋神經網絡。盡管很簡單,但GAN的生成器充分訓練后得到的手寫數字圖像的真實性有些還是很具說服力的。即使是那些無法被識別為人類手寫數字的字符,也具有許多手寫符號的特征,例如可辨認的線條邊緣 ...
來源:https://www.numpy.org.cn/deep/basics/gan.html 生成對抗網絡 本教程源代碼目錄在book/09.gan,初次使用請您參考Book文檔使用說明。 #說明: 硬件環境要求: 本文可支持在CPU、GPU下運行 Docker鏡像支持 ...
文章目錄 1. 學習目標 2. 環境配置 2.1. Python 2.2. Pytorch 2.3. Jupyter ...
一.GAN 引言:生成對抗網絡GAN,是當今的一大熱門研究方向。在2014年,被Goodfellow大神提出來,當時的G神還是蒙特利爾大學的博士生。據有關媒體統計:CVPR2018的論文里,有三分之一的論文與GAN有關。由此可見,GAN在視覺領域的未來多年內,將是一片沃土。而我們入坑GAN ...
作者在進行GAN學習中遇到的問題匯總到下方,並進行解讀講解,下面提到的題目是李宏毅老師機器學習課程的作業6(GAN) 一.GAN 網絡上有關GAN和DCGAN的講解已經很多,在這里不再加以贅述,放幾個我認為比較好的講解 1.GAN概念理解 2.理解GAN網絡基本原理 3.李宏毅 ...