GAN
原创
2022-08-26 13:53:52
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对抗生成网络（GAN） 对抗生成网络（GAN） Generative Adversarial Nets 非常热门的网络。2016年刷爆了各大顶级会议。2017年火到极点了。 对抗生成网络形象解释 生成网络 生成的数据让 判别网络 看不出是生成的。 对抗生成网络工作原理 精彩 目标效果： 损失函数：
原创
2021-07-22 09:53:50
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源代码： # -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/7/23 # @Author : pistachio # @File : p26.py # @Software : PyCharm # GAN generator network import keras fr ...
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2021-07-23 12:37:00
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目录GAN的训练过程：L1和L2损失函数的区别基础概念相同点差异GAN的训练过程：1、先定义一个标签：real = 1，fake = 0。当然这两个值的维度是按照数据的输出来看的。再定义了两个优化器。用于生成器和判别器。2、随机生成一个噪声z。将z作为生成器的输入，输出gen_imgs（假样本）。3、计算生成器的损失定义：生成器的损失为g_loss。损失函数为adverisal_loss()。判别
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2023-07-11 21:35:54
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史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）GAN对抗生成网络一、GAN对抗生成网络通俗介绍 通俗来说，对抗生成网络就是你给计算机一些地球人的人脸数据去训练，然后它就可以生成一些新的地球人的人脸图片。它也可以对图像进行超分辨率重构，把模糊的图片变清晰，你只需要给它模糊图片的数据和清晰图片的数据，在它遇到新的需要处理的模糊的图片时，它就可以生成清晰的图片。
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2024-03-01 15:49:02
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1、理论讲解，清晰易懂：一文看懂「生成对抗网络 - GAN」基本原理+10种典型算法+13种应用 (easyai.tech)2、代码实现集合：GitHub - eriklindernoren/Keras-GAN: Keras implementations of Generative Adversarial Networks.3、这里简单说以下 GNN的通俗理解基于两个对手之间相互博弈，
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2023-10-27 19:07:07
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深度学习项目实战-对抗生成网络（GAN） 软件准备 Tensorflow 环境配置 argparse参数解析包 命令行操作： 构造判别网络模型 D网络，需要一个D-pre网络，提前学习到真实数据的特征。在真正去对抗生成时，让D网络用上这些参数。 real数据分布。 随机生成的噪音数据 主函数 num
原创
2021-07-22 09:53:49
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本文利用通俗易懂的语言对生成对抗网络（GAN）进行介绍，包括技术背景、原理、应用场景、未来发展趋势等。一、技术背景生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种生成模型，由Goodfellow等人在2014年提出。相比于其他生成模型，GAN具有更高的生成能力和更好的生成效果，因此受到了广泛的关注和研究。GAN的基本思想是通过让两个神经网络相互对抗，从而
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2023-06-14 15:40:11
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一、生成对抗网络（GAN）GAN（生成对抗网络）是用于教授DL模型以捕获训练数据分布的框架，因此可以从同一分布中生成新数据。它们由两个不同的模型组成，生成器和判别器。生成器的工作是生成看起来像训练图像的假图像，判别器的工作是查看图像并从生成器输出它是真实地训练图像还是伪图像。在训练过程中，生成器不断尝试通过生成越来越好地伪造品而使判别器的性能从超过智者，而判别器正在努力成为更好的侦探并正确的对真实
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2024-01-25 21:45:49
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目前有时间的时候学习一下gan的知识，但是时间也不多，这里记录一下所学，不要太期待喔，完全是学习李宏毅老师课程的笔记，由于是新手，欢迎大家交流指错。引言GAN已经作为一种思想来渗透在ML的其余领域，做出了很多很Amazing的东西。被YannLeCun评价为近十年最有趣的idea，所以相关研究方向的同学gan成了一个必须要学的思想和方法。BasicIdeaofGAN(Generator)GAN中包
原创
2020-11-22 22:52:06
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对抗生成网络（AIGC）是一种深入学习领域中的前沿技术。它们通过生成具有高质量和多样性的内容，正在快速改变创作、设计和数据处理等领域。然而，随着这些技术的广泛应用，数据管理和安全问题变得愈加重要。为了确保在使用AIGC时的稳健性和可靠性，我们需要一个全面的备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、日志分析与迁移方案。以下是这些方面的细致探讨。
在备份策略部分，我们首先要形成一个清晰的思维导图
其实关于GAN的讲解我早就做过一期，点击☞☞☞了解详情???由于最近会用到GAN的一些知识，自己又对GAN进行了一些整理，有了一些新的认识，便写了这篇文章。那么这篇文章和早期的文章有什么区别呢？首先，早期的文章只是对GAN做了一个大概的认识，而这篇文章会贴合论文较为详细的讲解GAN网。..
原创
2023-04-05 19:42:45
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在前面我已经写过好几篇关于GAN的文章，感兴趣的可以点击下列链接了解详情： 在文章[5]的最后，我们从训练结果中可以看出效果并不是很理想，其实难以训练是GAN网络训练普遍存在的问题。本篇文章将为大家带来WGAN（Wasserstein Generative Adversarial Networks ），旨
原创
2023-04-05 19:39:46
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文章目录生成对抗网络（GAN）生成序列[2]GAN生成服从正态分布的数据[3][4]生成对抗网络（GAN）图
原创
2022-05-04 18:30:19
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1]对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例???[2]对抗生成网络GAN
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2023-04-05 19:39:17
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前段时间，我已经写过一篇关于GAN的理论讲解，并且结合理论做了
原创
精选
2023-04-05 19:40:28
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目录GAN基本概念 GAN算法流程代码实现与讲解 1、准备数据集代码实现定义鉴别器定义生成器训练补充附完整代码参考链接及书目GAN基本概念GAN, 全称Generative Adversarial Networks，中文名为生成对抗网络，是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。主要包括生成网络和对抗网络。想要具体了解其实现原理的可以看一下Ian Go
量，测试阶段直接利用训练好的编码器获取潜在变量，大幅度减少了测试所有时间。
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2023-04-05 19:39:28
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通过生成对抗网络(GAN)训练和生成头像 目录通过生成对抗网络(GAN)训练和生成头像说明简介什么是 GAN什么是 DC
目录索引一、DCGAN二、Improved Techniques for Training GANs三、Conditional GANs四、Progressively Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation五、BigGAN六、StyleGAN七、CycleGAN八、Pix2Pix九、StackGAN十、GANs
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2024-04-21 09:57:53
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