基本去噪自编码器import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 显存自适应分配
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
for gpu in gpus:
tf.config.experi
转载
2024-07-11 07:47:34
54阅读
Generative Adversarial Networks GAN的想法很简单，一言以蔽之：以假乱真。（同样能做到相同效果的生成式模型有变分自编码等，而生成式模型的有点主要在于1.它能够有效的表征高维数据分布2.能够强化学习的辅助手段，更有效的表征state状态3.适用与半监督模型，即在无标签数据中也能训练模型给出输出。） （GAN相比其他生成式模型的优点在于限制少、性能高。如不需要mcmc的
转载
2024-07-24 11:41:05
80阅读
系列文章目录 Pix2Pix GAN的例子系列文章目录1. Pix2Pix介绍2. 下载卫星地图数据集3. 数据预处理（Data Reprocessing）4. 定义判别器5. 定义生成器6. 定义GAN模型7. 加载真实图片以及生成假的图片8. 用生成器每个几个Epoch生成一些假的图片。看看效果10. 训练过程11. 训练后效果12.完整的代码 1. Pix2Pix介绍Pix2Pix是一个对抗
转载
2024-04-24 11:19:05
112阅读
GAN简介GAN（Generative Adversarial Net）思想是一种二人零和博弈思想，GAN中有两个博弈者，一个生成器(G)，一个判别器(D)，这两个模型都有各自的输入和输出，具体功能如下： 生成器（G）：输入一个随机噪声样本，通过生成器生成一个与真实样本无差的样本 判别器（D）：对输出模型进行打分，类似一个分类器，打分的对照样本是真实的样本GAN简易模型如下：① GAN的训练一开始
转载
2024-03-27 06:39:04
114阅读
生成对抗网络的基本思想：生成对抗网络中有两个模型Generator和Discriminator,生成模型可以比作counterfeiters，判别模型可以比做是police，生成模型通过自身的优化产生越来越像真钞的假币，而判别模型也通过对自身不断的优化提高自己判别假币的能力，两者相互对抗，直到仿品不能从真品中分辨出来。生成模型：比如一个图片的生成输入是高维的vector，输出为图片判别模型：输入为
转载
2023-08-08 13:03:17
101阅读
一、生成对抗网络GANGenerative Adversarial Network 两个组件组成：一个生成器，用于生成虚拟数据，另一个是鉴别器，用于(GAN)生成式深度学习算法，可创建类似于训练数据的新数据实例。GAN 工作原理概要如下：（1）初始训练期间，生成器产生虚拟数据，并输入鉴别器。（2）鉴别器基于学习模型区分生成器的假数据和真实样本数据。（3）对抗网络将鉴别结果发送给生成器和鉴别器以更新
转载
2023-11-14 10:39:22
302阅读
1. 生成（Generator）模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据。 比如让模型学习很多动物图片，最终计算机就可以自行生成动物图片了 训练完成后，即使没有NN Encoder，输入一段Code，也可以使用NN Decoder生成相关图片但是，现有的评价方式，比如计算生成图片与标准图片逐像素的平方距离，无法有效地判断2. GAN （Generative Adversarial Network
转载
2024-03-22 15:56:20
51阅读
学习记录（三）1. 生成对抗网络（GAN）Algorithm： Initialize θd for D（discriminator）and θg for G（generator）在每一个训练迭代周期：从database中采样出m个数据{x1，x2，…，xm}从一个噪声分布（正态分布、高斯分布等）中采样出m个random vector{z1，z2，…，zm}由采样得到的m个vector得到m张ima
转载
2024-08-15 16:26:06
180阅读
【飞桨开发者说】吕坤，唐山广播电视台，算法工程师，喜欢研究GAN等深度学习技术在媒体、教育上的应用。从“自由挥洒”到“有的放矢”1、给GAN加个“按钮”上一篇《四天搞懂生成对抗网络（一）——通俗理解经典GAN》中，我们实现了一个生成手写数字的GAN 网络。并且，为了完成我的执念——“集齐常用CV数据增广的tricks”（后来发现这个想法太navie了，只要大神们不断造trick发论文，哪有集齐的一
以最大似然估计的方式来获得生成图像模型的方法，这种方法是可行的，但有比较大的约束，即模型不能太复杂，比如服从正态分布，那么通过最大似然估计的方式就可以计算出，但如果是一个非常复杂的分布，那么使用这种方式难以获得一个理想的模型，这种强制性的约束就会造成各种限制，而我们希望的是可以为任意分布，这就需要引出GAN了。 1 生成器来拟合分布 在GAN中有两个主要的组成部分，分别是生成器
对抗生成网络，通过对分别两个矛盾的函数，进行各自的训练，已达到两个函数都能实现各自的最优化，得到的参数就是一个较好的参数两个对抗函数： 函数一：是判别损失函数，使得判别式的准确率越来越大, 及self.D1被判断为1， self.D2被判断为0self.loss_d = tf.reduce_mean(-tf.log(self.D1) - tf.log(1-self.D2))函数二： 是造
转载
2024-05-14 13:08:16
16阅读
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
转载
2023-06-14 15:40:11
293阅读
浅谈GAN——生成对抗网络 最近总是听老板提起对抗学习，好奇之心，在网上搜集了一些相关资料，整理如下，大部分摘自重要引用的内容。近年来，基于数据而习得“特征”的深度学习技术受到狂热追捧，而其中GAN模型训练方法更加具有激进意味：它生成数据本身。 GAN是“生成对抗网络”（Gener
转载
2024-08-15 16:30:32
293阅读
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）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。论文《Generative Adversarial Nets》首次提出GAN。 GAN的思想 GAN由生成器G和判别器D组成。生成器G根据输入先验分布的随机向量(一般使用随机分布，论文
转载
2024-05-09 16:13:45
430阅读
看了几篇博文，简单记录一下GAN网络（generative adversarial nets 生成式对抗网络）定义GAN网络起源于博弈理论，博弈的双方分别是生成式模型（G）和判别式模型（D）生成式模型的输入是一组服从某一分布的噪声，生成一个类似真实训练数据的样本；判别式模型的输入就是生成式模型的输出，判别式模型的目的是判断这个生成的样本是不是来自于训练数据（概率）；有点类似于G是用纸生成假钞，力求
转载
2024-08-02 09:19:15
114阅读
（1）GAN改进系列 | 最新ICCV2021生成对抗网络GAN论文梳理汇总图像编辑系列之（2）基于StyleGAN（3）GAN逆映射（4）人脸 （5）语义生成 | ICCV2021生成对抗GAN梳理汇总图像恢复系列之（6）超分（7）反光去除（8）光斑去除 （9）阴影去除（10）水下图像失真去除 | ICCV2021生成对抗GAN图像恢复系列（11）之修复（inpainti
原创
2022-04-11 15:42:46
1851阅读
文章目录GAN学习笔记前言1. GAN原理2. GAN实例3. DCGAN原理4. DCGAN实例5. WGAN原理 GAN学习笔记前言2014年，arXiv上面刊载了一篇关于生成对抗网络的文章，名为《Generative Adversarial Nets》，作者是深度学习领域的大牛Ian J. Goodfellow。本文主要记录博主对于GAN及其基础变种的学习笔记，主要包括GAN，DCGAN的原
转载
2024-02-26 19:52:41
119阅读
Goodfellow等人,介绍了生成对抗网络（GAN）以模拟数据分布。由于与两个基本属性相关的原因，GAN可以合成真实图像。GAN是一种无监督的训练方法，可以通过类似于人类学习图像特征的方式获取信息。通过发现潜在的高维数据分布，GAN在特征提取方面具有良好的性能。本文回顾了医学图像处理应用中提出的基于GAN的结构，包括去噪，重建，分割，检测，分类和图像合成。论文的分布如图1所示。本文最后汇总了63
转载
2024-04-15 16:04:41
79阅读
摘要
生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成，而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。本文介绍了GAN最初被提出时的基本思想，阐述了其一步步演化、改进的动机和基本思想以及原理，从基于模型改进的角度介绍了WGAN，WGAN-GP，LSGAN，f-GAN，LS-GA
转载
2024-08-12 17:30:19
142阅读
1.背景知识网络表征学习（Graph Representation Learning、 Network Embedding、 Graph Embedding）：将图中的每一个节点映射到低维的向量空间，以便进行下游任务（例如节点分类，链路预测等）图表征学习的研究从很早就开始了，从最简单的邻接矩阵表示，到后面对邻接矩阵进行矩阵分解（SVD），再到基于随机游走的方法（DeepWalk、Node2Vec）
转载
2024-04-04 06:52:39
105阅读
