我们来研究一下生成式对抗网络 GAN，并且用 TensorFlow 代码实现。自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来，生成式对抗网络 GAN 广受关注，加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说，他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络，使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠，可以说，研究机
转载
2024-04-28 10:45:46
24阅读
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，
转载
2024-04-16 10:23:17
173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
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
转载
2024-06-08 16:15:20
54阅读
文章目录1.生成对抗网络概述1.1 对“生成”的理解1.2 对“对抗”的理解2. 生成对抗网络的理论基础 1.生成对抗网络概述有时候我们希望网络具有一定的创造力，比如画画、编曲等等，能否实现呢？是可以实现的，大家可以鉴别一下下面这几张照片，哪些是真实的人脸，哪些是机器生成的人脸。很难判断吧？本节最后会给出答案。 要实现上述能力，就要用到一种新的网络架构— 生成对抗网络（Generative Ad
转载
2024-01-02 14:06:45
58阅读
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
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
转载
2024-02-23 10:54:53
21阅读
【深度学习】生成对抗网络 GAN引言算法简介模型介绍工作原理 引言 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，自从2014年Goodfellow提出了GAN以来，GAN已经成为近年来无监督学习最具前景的方法之一。 原文链接如下: Generative Adversarial Nets. 算法简介 生成式对抗
转载
2024-04-17 15:32:16
89阅读
生成对抗网络的基本原理深度学习的模型可大致分为判别式模型和生成式模型 目前深度学习取得的成果主要集中在判别式模型 生成式模型是一个极具挑战的机器学习问题：首先，对真实世界进行建模需要大量先验知识，建模的好坏直接影响生成式模型的性能；其次，真实世界的数据往往非常复杂，拟合模型所需计算量往往非常庞大，甚至难以承受。 Goodfellow等于2014年提出一种新型生成式模型——生成对抗网络（GAN, g
转载
2023-12-29 19:26:32
21阅读
1.GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就
转载
2023-12-26 17:36:47
131阅读
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
转载
2024-04-15 12:22:12
95阅读
GAN这个东西说难也难说不难也不难,最主要是看你怎么理解,接下来我来给大家用最简单最易懂那的语言来介绍GAN的原理。 所谓的GAN其实是Generative Adversarial Network的缩写。里面主要的有两个东西,我们来看一下。1.生成器Generation 生成器就是通过一些随机噪声直接生存数据。它的任务就是不断学习然后生成一些最逼近真实的图片。这就是GAN里面的一个网络生成网络(G
转载
2024-03-29 12:44:23
83阅读
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
转载
2024-01-11 14:48:54
11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
生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，旨在通过两个神经网络的对抗过程生成新的数据。在本文中，我将详细描述如何实现生成对抗网络的Python代码，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等方面。
## 环境准备
在实现生成对抗网络的过程中，我们需要安装一些依赖包。本项目基于Python的深度学习库TensorFlow和Keras。以下是安装指南：
```bash
#
GANsGoodfellow和Bengio等人发表在NIPS 2014年的文章Generative Adversarial Network是生成对抗网络的开创文章，论文思想启发自博弈论中的二人零和博弈。在二人零和博弈中，两位博弈放的利益之和为零或一个常数，即一方有所得，另一方必有所失。GAN模型中的两位博弈方分别由生成式模型（Generative model）和判别式模型（discriminati
转载
2024-05-11 10:33:15
204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
