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 ...
GAN 生成式對抗網絡 借助於 sklearn.datasets.make moons 庫,生成雙半月形的數據,同時把數據點畫出來。 可以看出,數據散點呈現兩個半月形狀。 一個簡單的 GAN 生成器和判別器的結構都非常簡單,具體如下: 生成器: gt gt 判別器: gt gt 生成器生成的是樣本,即一組坐標 x,y ,我們希望生成器能夠由一組任意的 組噪聲生成座標 x,y 處於兩個半月形狀上。 ...
2020-09-12 10:35 0 870 推薦指數:
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 ...
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 ...
GAN,生成式對抗網絡(Generative Adversarial Networks)是一種深度學習模型,是近幾年來復雜分布上無監督學習最具前景的方法之一。 機器學習的模型可大體分為兩類,生成模型(Generative model)和判別模型(Discriminator model),判別模型 ...
我實現GAN網絡結構比較復雜: 通過建立兩個一模一樣的網絡,他們相對應的層共享權重,一個網絡用來跟新D model另一個網絡用來更新G model 更新G model的網絡,D部分只進行梯度傳遞,不進行參數跟新。 更新D model的網絡,G部分直接不進行backward ...
轉自機器之心整理的,來自Goodfellow 在 NIPS 2016 的演講和台大李弘毅的解釋,完成原 GAN 的推導、證明與實現。 本文主要分四部分,第一部分描述 GAN 的直觀概念,第二部分描述概念與優化的形式化表達,第三部分將對 GAN 進行詳細的理論推導與分析,最后我們將實現前面的理論 ...
呢?怎樣去實現一個GAN呢?本文將一一闡述。具體大綱如下: 1.什么是GAN? 1.1 對抗 ...
近日在閱讀Social GAN文獻的實驗代碼,加深對模型的理解,發現源代碼的工程化很強,也比較適合構建實驗模型的學習,故細致閱讀。下文是筆者閱讀中一些要點總結,有關於pytorch,也有關於模型自身的。 GPU -> CPU SGAN的實驗代碼在工程化方面考慮比較充分,考慮到了在CPU ...
Keras 實現一個簡單GAN 代碼中需提供: Loss Function 參見Keras 或者 Tensorflow 文檔 model_param_matrix 反向調整的模型參數/參數矩陣 epoch 迭代輪數 W 以及調整的方式 import numpy ...