理解與學習深度卷積生成對抗網絡
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 ...
原文：200927_深度學習---1、生成對抗網絡訓練過程
深度學習 生成對抗網絡筆記訓練過程 一 總結 一句話總結： 固定對抗網絡的時候調生成網絡：調生成網絡參數 前幾層 ，使最后的生成值盡量大 固定生成網絡的時候調對抗網絡：調對抗網絡參數 后幾層 ，使最后的生成值盡量小 生成對抗網絡 結構 比如 層，前 層是生成網絡，后 層是對抗網絡 輸入是向量，輸出是一個判斷圖片是否真實的一個數字 中間的一層是圖像 二 內容在總結中 博客對應課程的視頻位置： ...
2020-09-27 13:47 0 525 推薦指數：
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深度學習模型訓練過程 一．數據准備 1. 基本原則： 1）數據標注前的標簽體系設定要合理 2）用於標注的數據集需要無偏、全面、盡可能均衡 3）標注過程要審核 2. 整理數據集 1）將各個標簽的數據放於不同的文件夾中，並統計各個標簽的數目 2）樣本均衡，樣本不會絕對均衡，差不多 ...
深度學習框架PyTorch一書的學習-第七章-生成對抗網絡(GAN)
參考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成動漫頭像 GAN解決了非監督學習中的著名問題：給定一批樣本，訓練一個系統能夠生成類似的新樣本 生成對抗網絡的網絡結構如下圖所示： 生成 ...
生成對抗網絡
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 ...
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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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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 ...
生成對抗網絡總結
1、GAN的原理： GAN的主要靈感來源於博弈論中零和博弈的思想，應用到深度學習神經網絡上來說，就是通過生成網絡G（Generator）和判別網絡D（Discriminator）不斷博弈，進而使G學習到數據的分布，如果用到圖片生成上，則訓練完成后，G可以從一段隨機數中生成逼真的圖像。G， D ...