GAN實戰筆記——第七章半監督生成對抗網絡（SGAN）
半監督生成對抗網絡 一、SGAN簡介 半監督學習(semi-supervised learning)是GAN在實際應用中最有前途的領域之一，與監督學習（數據集中的每個樣本有一個標簽）和無監督學習（不使用任何標簽）不同，半監督學習只為訓練數據集的一小部分提供類別標簽。通過內化數據中的隱藏結構 ...
原文：GAN實戰筆記——第四章深度卷積生成對抗網絡（DCGAN）
深度卷積生成對抗網絡 DCGAN 我們在第 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和形狀，特別是與用作生成器原始輸入的隨機噪聲相比，更是如此。 想象一下，如果使用更強大的網絡架構可以實現什么 ...
2022-02-23 14:48 0 1842 推薦指數：
相關推薦
GAN實戰筆記——第六章漸進式增長生成對抗網絡（PGGAN）
漸進式增長生成對抗網絡（PGGAN） 使用 TensorFlow和 TensorFlow Hub( TFHUB)構建漸進式增長生成對抗網絡( Progressive GAN, PGGAN或 PROGAN)——一種能夠生成全高清的具有照片級真實感圖像的前沿技術。這項技術在頂級機器學習會議 ...
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（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 - GAN
GAN 簡介 GAN，Generative Adversarial Networks，生成對抗網絡； GAN 被認為是 AI 領域 最有趣的 idea，一句話，歷史地位很高，很火； GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出來的，當時的 G 神還只是個蒙特利爾大學的博士生 ...
生成對抗網絡GAN和DCGAN的理解（pytorch+李宏毅老師作業6）
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 ...
[PyTorch 學習筆記] 8.3 GAN（生成對抗網絡）簡介
本章代碼： https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/gan_inference.py https://github.com/zhangxiann ...
《生成對抗網絡GAN的原理與應用專題》筆記
視頻教程的鏈接：http://campus.swarma.org/gpac=8 一、什么是GAN 框架簡述 GAN全稱是Generative Adversarial Nets，中文叫做“生成對抗網絡”。 在GAN中有2個網絡，一個網絡用於生成數據，叫做“生成器”。另一個網絡用於判別生成 ...