Pytorch 常用代码本文代码基于PyTorch 1.0版本，需要用到以下包import collections
import os
import shutil
import tqdm
import numpy as np
import PIL.Image
import torch
import torchvision1. 基础配置检查PyTorch版本torch.__version__
我写的CGAN（Conditional GAN）代码是在DCGAN（Deep Convolution Generative Adversarial Networks）的基础上形成的，DCGAN的优点在于使用了卷积，比全连接层训练时更少的使用数据。因为看了几份CGAN的代码，有的train的时候再Generator时用的卷积，而不是转置卷积，感觉很奇怪，就自己手打了一份使用转置卷积的代码；如有错误，
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2023-10-06 22:06:19
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CGAN的全拼是Conditional Generative Adversarial Networks，条件生成对抗网络，在初始GAN的基础上增加了图片的相应信息。这里用传统的卷积方式实现CGAN。import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from t
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2023-10-16 08:37:48
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喜欢就关注 AIZOO 吧！今日 AI 资讯主要有：字节跳动在 Github 开源了一个锤子，帮我们高效率训练深度学习模型；VFormer开源，一个基于 PyTorch 的 视觉 Transfomer 模块化的开源库。这个名字不是我恶搞，它的确就叫锤子（Hammer）。官方的介绍是： 翻译一下：一个高效的训练深度学习模型的库。本仓库提供了基于 PyTorch 的高效训练库。因
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2024-05-30 22:14:39
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jittor代码import jittor as jtfrom jittor import initimport argparseimport osimport numpy
原创
2021-04-22 20:15:23
265阅读
一：介绍CGAN全程是Conditional Generative Adversarial Network，回想一下，传统的GAN或者其他的GAN都是通过一堆的
原创
2022-12-14 16:26:21
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# CGAN神经网络
## 什么是CGAN神经网络
CGAN（Conditional Generative Adversarial Network）是一种生成对抗网络（GAN）的变种，它在生成样本的过程中引入了条件信息。GAN是一类由生成器和判别器组成的神经网络模型，它们通过对抗学习的方式对抗地合作，以达到生成与真实数据相似的样本的目的。CGAN在GAN的基础上加入了条件信息，使得生成器可以根
原创
2023-08-22 06:33:52
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论文标题：Conditional Generative Adversarial Nets 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf 一、CGAN的思想在原始GAN学习笔记中，我们提到过，与其他生成式模型相比，GAN这种竞争的方式不再要求一个假设的数据分布，即不需要formulate p(x)，而是使用一种分布直接进行采样sampling，从而真正
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2024-05-26 20:49:54
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本文是学习自李宏毅深度学习教程的内容，之前学习过CGAN，本文想做一些补充的内容，也算是完善下认识。也
原创
2022-12-14 16:24:18
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GAN是最近训练生成模型方法中很新颖的一种方式。在此基础上，我们提出
原创
2023-03-08 15:41:56
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一、线性回归基础模型介绍与求解线性回归模型可写为\(y=\vec{x}\cdot\vec{\beta}+\epsilon\)，其中\(\vec{\beta}=\begin{bmatrix}\beta_0 \\ \beta_1 \\ \vdots \\ \beta_k\end{bmatrix}\)为待求系数，\(\vec{x}=[1,x_1,x_2,\cdots,x_k]\)，\(\epsilon\
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2024-05-14 15:54:10
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线性回归（Linear Regression）是统计学中常用的方法，也是机器学习中基础的算法。线性回归算法是利用最小平方函数对一个或多个自变量和目标变量（也称因变量）之间关系进行建模的一种回归分析。假设有n个数据点，我们可以用下面的矩阵形式表示数据： 其中X矩阵中有n 行数据代表了n个数据点，而每一行则代表一个k维的数据点，Y中每一行是数据点x对应的目标变量y，通常为连续数值
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2024-04-06 08:36:19
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判别器的功能从一个变成两个，一是判断G生成的图片符合真实样本的程度，二是判断输入图片符合给定条件y的程度。输入为两个即潜在变量和
原创
2024-04-01 13:23:14
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1. Classic Adversarial Loss优化目标为：D(x)为经过sigmoid的输出值（1）在GAN第一阶段——求Discriminator，最大化 实验中统计梯度是对最小值进行寻优的，因此实际操作上是对目标函数做最小化处理： 实现方式：dis_real、dis_fake分别为真假样本输入判别器输出的logit，未经过sigmoid
（1）直接计算
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2024-06-28 19:28:03
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一、写作建议顺序及注意事项1、 提炼motivationMotivation是重中之重，intro和abstract都基于此 最重要的Motivation往往只有一点即可，全文都围绕着一个最尖锐的问题，然后motivation就是基于该最尖锐的问题衍生而来2、 题目关键字提炼题目关键字非常重要，题目的关键字也就是全文的关键字，abstract和intro等都会基于该关键字来展开描述3、 写abst
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2023-08-04 13:46:34
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2）题目：回归分析与相关分析的区别和练习是什么？区别：（1） 在回归分析中,y 被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x 与y 处于平等的地位,即研究x 与 y的密切程度和研究y与 x 的密切程度是一致的； （2） 相关分析中,x 与y 都是随机变量,而在回归分析中,y 是随机变量,x 可以是随机变量,也可以是非随机的,通常在回归模型中,总是假定 x 是非随机的； （3）相关分析的研
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2024-03-19 14:24:25
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GAN 生成式对抗网络用途：人脸生成、图像着色、图像超像素、背景模糊、人脸生成、文字生成图片、卡通头像生成、帧预测GAN工作原理：随机噪声z：从一个先验分布（人为定义，一般是均匀分布或者正态分布）中随机采样的向量；真实样本x：从数据库中采样的样本；合成样本G(z)：生成模型G输出的样本判别器：区分真实样本和虚假样本。对于真实样本，尽可能给出高的评分1；对于虚假数据，尽可能给出低分0生成器：欺骗判别
DL之GAN&DCGNN：GAN&DCGNN&cGAN算法思路、关键步骤的相关配图和论文集合目录GAN&DCGNN&cGAN相关论文推荐1、GAN论文2、DCGNN论文3、cGAN相关论文GAN&DCGNN&cGAN的应用GAN&DCGNN&cGAN的设计思路DCGAN测试LSUN数...
原创
2021-06-15 20:30:18
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文章目录1 CGAN的简介2 应用1 CGAN的简介为了解决带标签的数据生成问题，研究者们提出了条件生成对抗网络（CGAN）的概念.CGAN的结构如上图所示，与GAN的主要区别是生成器和判别器的输入数据中都加入类别标签向量（C_vector），生成器的优化目标函数基本上没有变化。总的来说CGAN在GAN上的改动并不大，但是普通的GAN所生成的内容是随机的，CGAN实现了根据输入标签生成指定类别的内容。2 应用近年来,卷积神经网络应用于图像分类任务性能优越,多项研究证明卷积神经网络在大规模带有标
原创
2021-06-10 16:49:39
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