原文:【GAN】基礎GAN代碼解析

基礎GAN代碼解析 運行教程 使用Tensorflow . . 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 mnist gan 目錄,存放着保存着的權重文件。 代碼中GAN網絡結構: 網絡沒有采用卷積神經網絡的結構,就是最最基礎的神經網 ...

2021-04-14 09:17 0 289 推薦指數:

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基礎Gan代碼解析

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 ...

Wed Oct 24 05:55:00 CST 2018 1 1621
GAN基礎

Generative Adversarial Networks GAN框架 GAN框架是有兩個對象(discriminator,generator)的對抗游戲。generator是一個生成器,generator產生來自和訓練樣本一樣的分布的樣本 ...

Mon Apr 08 06:09:00 CST 2019 0 554
GAN(一)

概述GAN(Generative Adversarial Network,生成對抗網絡)是一個網絡框架,它通常包括兩部分,生成器(generator)和判別器(discriminator)。生成器的作用是學習真實數據的分布(或者通俗地說就是學習真實數據的特征),然后自動地生成新的數據 ...

Wed May 27 04:30:00 CST 2020 0 941
GAN代碼實現

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: 32 ==> ...

Sat Sep 12 18:35:00 CST 2020 0 870
Social GAN代碼要點記錄

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 ...

Sun Aug 18 05:58:00 CST 2019 3 881
GANGAN的原理及推導

GAN的論文看完了, 也確實蠻厲害的懶得寫筆記了,轉一些較好的筆記,前面先貼一些 原論文里推理部分,進行備忘。 GAN的解釋 算法流程 GAN的理論推理 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...

Sat Dec 01 06:25:00 CST 2018 0 3540
GANGAN的改進

GAN 原始GAN中判別器要最小化如下損失函數,盡可能把真實樣本分為正例,生成樣本分為負例: 其中是真實樣本分布,是由生成器產生的樣本分布。 第一個式子我們不看梯度符號的話即為判別器的損失函數,logD(xi)為判別器將真實數據判定為真實數據的概率,log(1-D(G(zi ...

Sun Oct 18 03:46:00 CST 2020 0 580
『TensorFlow』通過代碼理解gan網絡_中

『cs231n』通過代碼理解gan網絡&tensorflow共享變量機制_上 上篇是一個嘗試生成minist手寫體數據的簡單GAN網絡,之前有介紹過,圖片維度是28*28*1,生成器的上采樣使用的是tf.image.resize_image(),不太正規,不過其他部分很標准,值得參考 ...

Sun Jan 21 00:24:00 CST 2018 0 2147
 
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