生成对抗网络-GAN1. GAN基础本质图片生成器
组成： D：判别网络；G：生成网络；Loss：判别是真实模型的概率：是/否真值。数学原理
其中，z：均匀分布变量；x：某空间的数据；z->x生成某空间数据； 黑线：目标标准分布；绿线：生成数据分布；蓝线：判断函数（根据x大小判断是否真实的概率） 初始状态：生成数据同真实数据差距明显，容易判别；训练过程：对是否真实判断得
1. 生成对抗网络的概念与公式1我们每次看生成对抗的公式，都会出现一个疑问，每次看懂之后，过一段时间遇到，还是得看半天，md，这一次记录下来！1.1 判别网络疑惑1： 13.30式，作者说判别网络的目标函数是最小化交叉熵。 我对于交叉熵的第一印象来源于相对熵，相对熵越小，两个分布的差异越小，交叉熵与相对熵差一个常数，所以交叉熵越小，两个分布的差异越小。 所以这里作者说判别网络的目标函数是最小化交叉
0. 引言自2014年Ian Goodfellow提出了GAN（Generative Adversarial Network）以来，对GAN的研究可谓如火如荼。各种GAN的变体不断涌现，下图是GAN相关论文的发表情况：图1 GAN相关论文发表情况大牛Yann LeCun甚至评价GAN为 “adversarial training is the coolest thing since sliced
不小心删掉的，补上。生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的原理是什么？以生成图片为例，比较容易说明。假设有两个网络，生成网络G（Generator）和鉴别网络D（Discriminator）。那么：G是一个图片的生成网络，输入一个随机的噪声z，通过它生成图片，记做G(z)；D是一个图片的鉴别网络，确认一张图片是不是“真实”。它的输入参数
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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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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GAN开山之作：://arxiv.org/abs/1406.2661~ 介绍原始的GAN的原理 ~ 同样非常重要的DCGAN的原理 一. GAN原理介绍说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversarial
知乎用户zjfheart/Friendly-Adversarial-TrainingICML 2020 论文分享： 友好的对抗学习 (Friendly Adversarial Training: Attacks Which Do Not Kill Training Make Adversarial Learning Stronger)论文讲解视频 (英文，无字幕)：链接 <ht
文章目录一、PyTorch和神经网络1.1PyTorch入门1.2初试PyTorch和神经网络1.3改良方法1.4CUDA基础知识二、GAN初步2.1GAN的概念2.2生成1010格式规律2.3生成手写数字2.4生成人脸图像三、卷积GAN和条件式GAN3.1卷积3.2条件式3.3结语总结 之前就看过塔里克的python神经网络编程入门的神经网络，现在又买到了塔里克的新书PyTorch生成对抗网络
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2023-10-20 17:39:19
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一、GAN的基本概念GAN是由Ian Goodfellow于2014年首次提出，学习GAN的初衷，即生成不存在于真实世界的数据。类似于AI具有创造力和想象力。GAN有两大护法G和D:G是generator，生成器: 负责凭空捏造数据出来D是discriminator，判别器: 负责判断数据是不是真数据这样可以简单看作是两个网络的博弈过程。在原始的GAN论文里面，G和D都是两个多层感知机网络。GAN
在PyTorch的神经风格迁移一章中，我们学习了一种通过模仿艺术图像的风格来生成新数据的方法。在本章中，我们将介绍另一种生成新数据的方法，称为生成对抗网络(GANs)。GAN是一个通过学习数据分布来生成新数据的框架。GAN框架由generator和discriminator两个神经网络组成，如下图所示: 在图像生成方面，当给定噪声作为输入时，生成器生成假数据，判别器将真实图像与假图像进行分类。在训
最近一直在看GAN，我一直认为只有把博客看了一遍，然后再敲一遍。这样才会有深刻的感悟。 GAN（生成式对抗网络）（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，分布在无监督学习上。分成两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）。简单来说就是：两个人比赛，看是&nb
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2023-08-12 20:03:08
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作者 | News编辑 | 奇予纪出品 | 磐创AI团队出品简介 本教程通过一个例子来对 DCGANs 进行介绍。我们将会训练一个生成对抗网络(GAN)用于在展示了许多真正的名人的图片后产生新的名人。
这里的大部分代码来自pytorch/examples中的 dcgan 实现，本文档将对实现进行进行全面的介绍，并阐明该模型的工作原理以及为什么如此。但是不需要担心，你并不需要事先
深度学习Pytorch-生成对抗网络GAN0. 往期内容1. 生成对抗网络GAN定义2. 如何训练GAN？3. 训练DCGAN实现人脸生成4. 完整代码 1. 生成对抗网络GAN定义2. 如何训练GAN？不是数值上的逼近，而是分布上的逼近。3. 训练DCGAN实现人脸生成4. 完整代码gan_demo.py# -*- coding: utf-8 -*-
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# @file name : g
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2023-08-21 16:48:58
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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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# 生成对抗网络（GAN）简介及其在PyTorch中的应用
## 引言
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种用于生成新的数据样本的深度学习模型。GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成新的样本，而判别器负责对生成的样本进行分类，判断其是否与真实样本相似。两个网络相互对
原创
2023-08-30 10:18:39
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2014年，Ian Goodfellow 和他在蒙特利尔大学的同事们发表了一篇令人惊叹的论文，向世界介绍了 GANs)，即生成对抗性网络。通过计算图和博弈论的创新组合，他们表明，如果给予足够的建模能力，两个互相攻击的模型将能够通过普通的反向传播进行协同训练。模型扮演着两种截然不同的角色。给定一些真实的数据集 R，G 是生成器，试图生成看起来像真实数据的假数据，而 D 是鉴别器，从真实数据集或 G
深度学习在图像识别问题的应用上发展较早，可以说已经很成熟，从这类问题入行的确是一个非常好的选择。但是个人总感觉还没摸到真正人工智能的前沿，比如计算机视觉领域中的一些应用：图像转换、增强现实、图像合成、风格迁移、图像修复等，具体比如把照片转成某种油画风格，还有某短视频软件把人脸慢慢转变到老的样子，在感叹的同时不免会产生探究其原理的兴趣。在研究PyTorch框架的过程中，找到了这一类应用的基础模型：生
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2023-10-21 09:44:35
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生成对抗网络是一种产生模型。它由两部分组成，分别称为“生成器”和“分判器”。生成器以随机值为输入，并将输入转换为可以作为训练数据的输出。分判器将样作为输入并尽量区分真实的训练样本和生成器产生的样本。它们两一起训练。分判器越来越能判别真假，生成器越来越能骗分判器。条件GAN (CGAN)允许增加输入到生成器和分判器使它们的输出是有条件的。例如，可能是类的标签，GAN试图学习不同类的数据分布的变化。例
GANsGANs的全称叫做生成对抗网络，根据这个名字，你就可以猜测这个网络是由两部分组成的，第一部分是生成，第二部分是对抗。那么你已经基本猜对了，这个网络第一部分是生成网络，第二部分对抗模型严格来讲是一个判别器，简单来说呢，就是让两个网络相互竞争，生成网络来生成假的数据，对抗网络通过判别器去判别真伪，最后希望生成器生成的数据能够以假乱真。可以用这个图来简单的看一看这两个过程。下面我们就
