說說GAN（生成式對抗網絡）
在Auto-encoder中，input data通過一個encoder神經網絡得到一個維度的較低的向量，稱這個向量為code，code經過一個decoder神經網絡后輸出一個output data。 encoder 網絡的作用是用來發現給定數據的壓縮表示。decoder網絡使原始輸入的盡可 ...
原文：GAN-生成式對抗網絡（keras實現）
生成式對抗網絡 GAN, Generative Adversarial Networks 是一種深度學習模型，是最近超級火的一個無監督學習方法，它主要由兩部分組成，一部分是生成模型G generator ，另一部分是判別模型D discriminator ，它的訓練過程可大致描述如下： 生成模型通過接收一個隨機噪聲來生成圖片，判別模型用來判斷這個圖片是不是 真實的 ，也就是說，生成網絡的目標是盡量 ...
2020-09-03 14:12 0 600 推薦指數：
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前面我們用 TensorFlow 寫了簡單的 cifar10 分類的代碼，得到還不錯的結果，下面我們來研究一下生成式對抗網絡 GAN，並且用 TensorFlow 代碼實現。 自從 Ian Goodfellow 在 14 年發表了 論文 Generative Adversarial Nets ...
GAN-生成對抗網絡原理
最近一直在看GAN，我一直認為只有把博客看了一遍，然后再敲一遍。這樣才會有深刻的感悟。 GAN（生成式對抗網絡）（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一種深度學習模型，分布在無監督學習上。 分成兩個模塊：生成模型（Generative Model ...
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GAN的定義 GAN是一個評估和學習生成模型的框架。生成模型的目標是學習到輸入樣本的分布，用來生成樣本。GAN和傳統的生成模型不同，使用兩個內置模型以“對抗”的方式來使學習分布不斷接近輸入樣本分布。兩個模型一個是生成模型（Generative model），用來生成樣本；另一個是判別模型 ...
GAN生成式對抗網絡（三）——mnist數據生成
通過GAN生成式對抗網絡，產生mnist數據 引入包，數據約定等 GAN對象結構 生成器函數 對隨機值z(維度為1，100)，進行包裝，偽造，產生偽造數據。 包裝過程概括為：全連接->reshape->反卷積 包裝過程中使用了batch_normalization ...
GAN（生成對抗網絡）以及keras實現
由於筆者水平有限，如有錯，歡迎指正。 論文原文：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 0 GAN的思想 GAN，全稱為 Generative Adversarial Nets，直譯為生成式對抗網絡，是一種非監督式模型。 GAN的主要靈感 ...
【CV論文閱讀】生成式對抗網絡GAN
生成式對抗網絡GAN 1、 基本GAN 在論文《Generative Adversarial Nets》提出的GAN是最原始的框架，可以看成極大極小博弈的過程，因此稱為“對抗網絡”。一般包含兩個部分：生成器（Generator）和判別器（Discriminator）。訓練的過程是無監督學習 ...