上一节我们提到G和D由多层感知机定义。深度学习中对图像处理应用最好的模型是CNN，那么如何把CNN与GAN结合？DCGAN是这方面最好的尝试之一。源码：https://github.com/Newmu/dcgan_code 。DCGAN论文作者用theano实现的，他还放上了其他人实现的版本，本文主要讨论tensorflow版本。TensorFlow版本的源码：https:/
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2024-01-07 13:43:37
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1. 全局解释锁是什么Global Interpreter Lock是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制，它使得任何时刻仅有一个线程在执行。即使是在多核处理器上，使用GIL解释器也只允许同一时间执行一个线程。 常用的使用GIL的解释器有CPython与Ruby MRI。可见，GIL并不是python独有的特性。2. Python解释器有哪些CPython 是官方版本的解释器，用C语言编
DDPG算法原理的示意以及程序实现基本原理与结构：DDPG算法是Actor-Critic (AC) 框架下的一种在线式深度强化学习算法，因此算法内部包括Actor网络和Critic网络，每个网络分别遵从各自的更新法则进行更新，从而使得累计期望回报最大化。DDPG算法将确定性策略梯度算法和DQN算法中的相关技术结合在一起，之前我们在讲DQN算法时，详细说明了其中的两个重要的技术：经验回放和目标网络。
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2023-07-24 17:56:55
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# 实现 DCGAN in PyTorch
## 整体流程
以下是实现 DCGAN 的整体流程的表格展示：
| 步骤 | 任务 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的库和模块 |
| 2 | 定义生成器模型 |
| 3 | 定义判别器模型 |
| 4 | 定义损失函数 |
| 5 | 定义优化器 |
| 6 | 训练生成器和判别器 |
| 7 | 生成新的图像 |
现在让我们逐步分
原创
2023-07-22 12:09:53
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这一博文我们来共同学习下DCGAN，也就是深度卷积GAN的意思。一：DCGAN（Deep
原创
2022-12-14 16:29:38
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# DCGAN: 生成对抗网络的深度学习算法
## 引言
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习算法，它由两个神经网络组成，一个生成器和一个判别器。GAN 在计算机视觉任务中有着广泛的应用，如图像生成、图像修复等。其中，DCGAN（Deep Convolutional GAN）是一种常用的 GAN 变体，它通过卷积神经网络将 GAN 扩展到了图像领域。
本文将介绍 DCGAN 的原理及其在 Py
原创
2024-01-29 08:34:58
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Pytorch 分布式训练主要有两种方式：torch.nn.DataParallel ==> 简称 DPtorch.nn.parallel.DistributedDataParallel ==> 简称DDP本文结合源码了解下Pytorch的这两个方法，本文主要记录DP和DDP的使用方式。DP 只用于单机多卡，DDP 可以用于单机多卡也可用于多机多卡，后者现在是Pytorch分布式训练的
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2024-01-26 09:35:18
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13.1 未标记样本事实上，未标记样本虽未直接包含标记信息，但若它们与有标记样本是从同样的数据源独立同分布采样而来，则它们所包含的关于数据分布的信息对建立模型将大有裨益。下图给出一个直观的例示。若仅基于图中的一个正例和一个反例，则由于待判别样本恰位于两者正中间，大体上只能随机猜测；若能观察到图中的未标记样本，则将很有把握地判别为正例。 让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能，就
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2024-07-15 20:46:34
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文章目录1. 简介2. 概述2.1. 什么是GAN（生成对抗网络）2.2. 什么是DCGAN（深度卷积生成对抗网络）3. 输入4. 数据5. 实现5.1. 权重初始化5.2. 生成器5.3. 判别器5.4. 损失函数和优化器5.5. 训练5.5.1. 第一部分 - 训练判别器5.5.2. 第二部分 - 训练生成器6. 结果6.1. 损失随迭代次数的变化趋势图6.2. 可视化G的训练过程6.3. 真
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2023-11-03 20:42:11
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PyTorch版本DCGAN实现的注解该篇博文是对PyTorch官方Examples中DCGAN（Deep Convolution
原创
2022-08-01 11:57:56
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使用特征匹配和随机图像增强实现DCGAN模型生成艺术品。我对使用GAN进行艺术创作的想法很感兴趣，因此我开始研究人们设法创造
原创
2024-05-18 20:34:03
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DCGAN（深度卷积生成对抗网络）介绍深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional GAN, DCGAN）是生成对抗网络（GAN）的一种改进版本，特别适用于图像生成任务。DCGAN 引入了卷积神经网络（CNN）作为生成器和判别器的基础架构，能够更有效地捕捉图像中的空间结构和特征。主要特点卷积层：DCGAN 使用卷积层代替全连接层，生成器使用转置卷积（反卷积）来生成图像，判别器则使用标
DCGAN
原创
2021-08-02 15:44:16
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教程目的如何利用TensorFlow使用（经典）MNIST数据集训练并评估一个用于识别手写数字的简易前馈神经网络（feed-forward neural network），从中我们可以学习到tensorflow的运行原理与结构tensorflow运行原理TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执
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2024-06-28 20:10:26
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pytorch代码import argparseimport osimport numpy as npimport mathimpor
原创
2021-04-22 20:13:53
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Deep Convolutional Generative Adversarial Networks we introduced the basic ideas behind how GANs work. We showed that they can draw samples from some
原创
2021-08-06 09:49:50
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图像风格迁移最后要生成的图片是怎样的是难以想象的，所以朴素的监督学习方法可能不会生效，Content Loss根据输入图片和输出图片的像素差别可以比较损失\(l_{content} = \frac{1}{2}\sum (C_c-T_c)^2\)Style Loss从中间提取多个特征层来衡量损失。利用\(Gram\) \(Matrix\)(格拉姆矩阵)可以衡量风格的相关性，对于一个实矩阵\(X\)，
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2024-01-16 16:35:01
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训练结果：代码：代码基于 https://github.com/eriklindernoren/Keras-G
原创
2022-10-27 12:50:27
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Tensorflow实现DCGANTensorflow实现DCGANTensorflow实现DCGAN
原创
2021-08-02 14:50:37
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测试图样：Lena.bmp本实验涉及到两个关键词语：降熵和升熵，在图像压缩中诸如DCT变换和小波变换其目的是在保障图像质量的前提下，通过变换降熵，然后采用熵编码进行压缩，比如算术编码和哈夫曼编码等。最终得到如jpg、png等文件格式。 由于博客里面不能上传BMP图像，这里只是用了一个jpg图贴上来了。另外，针对BMP文件的读写程序和控制台main程序如下：#include "bmp.h"
#inc
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2024-09-18 12:53:01
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