生成网络使用现有数据生成新数据，比如使用现有图像来生成新图像。生成网络的核心任务是从随机生成的由数字构成的向量潜在空间(latent space)中生成数据，比如图像、视频、音频或文本。在构建生成网络时需要明确该网络的目标，例如生成图像、文本、音频、视频等等。GAN是一种由生成网络和判别网络组成的深度神经网络架构。通过在生成和判别之间多次循环，两个网络相互对抗，试图胜过对方，从而训练了彼此。生成对
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2023-12-15 22:44:52
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生成器和判别器的结构都非常简单，具体如下：
生成器： 32 ==> 128 ==> 2
判别器： 2 ==> 128 ==> 1
生成器生成的是样本，即一组坐标（x,y），我们希望生成器能够由一组任意的 32组噪声生成座标（x,y）处于两个半月形状上。
判别器输入的是一组座标（x,y），最后一层是sigmoid函数，是一个范围在（0，1）间的数，即样本为真或者假的置信度。如
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2024-04-15 12:22:12
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1. 生成式模型1.1 概述机器学习方法可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型分别称为生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）[1 李航]。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布P(X, Y)，训练好的模型能够生成符合样本分布的新数
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2024-03-11 20:10:14
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生成对抗网络(GAN)是深度学习中一类比较大的家族，主要功能是实现图像、音乐或文本等生成(或者说是创作)，生成对抗网络的主要思想是：通过生成器(generator)与判别器(discriminator)不断对抗进行训练。最终使得判别器难以分辨生成器生成的数据(图片，音频等)和真实的数据。所以，对于生成对抗网络，我们最终的目标一般是得到生成器，因为训练结束后我们是需要得到神经网络创作出
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2023-12-31 15:01:03
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GAN网络结构生成对抗式网络由两个子网络组成，生成网络(Generator，G)和判别网络(Discriminator， D)。生成网络G用于生成样本，我们希望生成的样本与真实的样本越接近越好。判别网络D是一个二分类模型，用于区分样本的是真样本还是假样本(生成器生成的样本),我们希望判别器能够很好的区别样本的真假。生成器类似自编码器中的解码部分，将隐变量还原成样本数据，这里的隐变量是一个随机噪声，
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2024-04-16 10:23:17
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1. 简介首先简要介绍一下生成模型（Generative model）与判别模型（Discriminative mode）的概念：生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。判别模型：对条件概率P(Y|X)P(Y|X)进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等。判别模型在
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2024-06-10 00:49:13
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GAN的定义 GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布，用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同，使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成模型（Generative model），用来生成样本；另一个是判别模型（Discr
原创
2022-01-14 16:40:07
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GAN生成式对抗网络
原创
2023-06-08 13:39:23
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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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网络结构简单线性 GAN 代码如下import torchimport torchvisionimh.autograd import Variableimpor
原创
2022-04-18 17:41:06
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网络结构简单线性 GAN 代码如下import torchimport torchvisionimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torchvision import datasetsfrom torchvision import transformsfrom torchvision.utils import save_imagefrom torch.autograd import Variableimpor
原创
2021-08-10 15:06:52
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作报告写了ppt，这里po上 In [1]:import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as grid
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2024-06-08 16:15:20
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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
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2023-08-08 13:03:17
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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
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2023-11-14 10:39:22
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原创 LeoLRH 光城 2018-11-16生成式对抗网络——Gan（二）【今日知图】选中文本(可视模式)v 可视模式 从光标位置开始按照正常模式选择文本V 可视行模式 选中光标经过的完整行ctrl+v 可视块模式 垂直方向选中文本ggvG 选中所有内容0.说在前面1.回顾及进阶2.生成器和判别器到底是什么？3.作者的话0.说在前面继续上一篇文章，也就是大家所看到的的本篇文章，下面是作者介绍！川
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2021-03-18 14:08:07
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生成式对抗网络——Gan（二）【今日知图】选中文本(可视模式)v可视模式从光标位置开始按照正常模式选择文本V可视行模式选中光标经过的完整行ctrl+v可视块...
原创
2021-08-03 09:44:36
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这是最新找到的 对抗生成网络的代码，亲测可以跑通。前几天也上传了一个网上找到的代码，但是这回这个代码中判别网络的假数据中加入了 detach() 函数， 网上查找说这个函数可以切断神经网络的反向传导，虽然不是很理解，但总是感觉这个更对一些。对于 detach 这个函数在这里面的作用网上怎么说的都有，
原创
2022-05-18 16:44:09
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同时更新生成器(G)和鉴别器(D)！所提出的一阶段训练方案均比常规训练方案产生1.5倍的稳定加速！代码即将开源！作者单位：浙江大学, 史蒂文斯理工学院, 阿里巴巴, 之江实验室论文：https://arxiv.org/abs/2103.00430生成对抗网络（GANs）已在各种图像生成任务中取得了空前的成功。然而，令人鼓舞的结果是以繁琐的训练过程为代价的，在此过程中，生成器和鉴别器在两个阶段中交替
通俗易懂的生成式对抗网络（GAN）讲解话说深度学习框架，大家最能想到的是卷积神经网络（CNN），这玩意大家用来做叫图像识别的东西，很火。可是呢，深度学习是不断发展的，不断地有新的玩意出来。在2014年的时候，一种叫做生成式对抗网络（GAN）的东西横空出世了。发明者是一个叫做Lan Goodfellow的男人，先说一下这个姓有多牛批。Good翻译成中文就是“好”，Fellow翻译过来就是“人”，加在
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2024-08-13 11:03:20
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推荐一批2019年在最新上架或即将上架的深度学习、生成对抗、Pytorch优秀教材推荐，绝对不容错过。 《GANs in Action》Jakub Langr and Vladimir Bok 本书简介： 《GANs in Action》:生成对抗网络式的深度学习教会你如何建立和训练自己的生成对抗网络。首先，你将了解生成对抗网络以
