GAN1.什么是GAN？GAN（Generative adversarial nets）,中文是生成对抗网络，他是一种生成式模型，也是一种无监督学习模型。其最大的特点是为深度网络提供了一种对抗训练的方式，此方式有助于解决一些普通训练方式不容易解决的问题。GAN的原理GAN的基本原理其实非常简单，GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，这里以生成图片为例进行说明。
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2023-11-20 07:11:35
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前言：卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）是通过模拟人脑视觉系统，采取卷积层和池化层依次交替的模型结构，卷积层使原始信号得到增强，提高信噪比，池化层利用图像局部相关性原理，对图像进行邻域间采样，在减少数据量的同时提取有用信息，同时参数减少和权值共享使得系统训练时间长的问题得到改善。目前主流的典型卷积神经网络(CNN)，比如VGG, G
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2023-10-13 00:06:58
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# GAN神经网络也是用卷积么？
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种深度学习模型，由一个生成器和一个判别器组成，通过对抗训练的方式生成逼真的样本。在GAN中，生成器负责生成假样本，判别器则负责判断输入样本是真实的还是生成的。但是，有人可能会好奇，GAN神经网络中是否也使用了卷积操作呢？
## GAN中的卷积操作
答案是肯定的，GAN神
原创
2024-03-31 03:34:27
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简介 如何把CNN与GAN结合？DCGAN是这方面最好的尝试之一，DCGAN的原理和GAN是一样的，这里就不在赘述。它只是把经典GAN中的G和D换成了两个卷积神经网络（CNN）。但是，并不是直接替换就可以了， DCGAN 对卷积神经网络的结构做了一些改变，以提高样本的质量和收敛的速度。具体有哪些改变，将在本文中看到。 原论文地址：https://arxiv.org/pdf/1511.06434.p
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2023-10-10 11:36:36
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文章目录汇聚层(池化层)最大汇聚层和平均汇聚层填充和步幅多个通道小结 汇聚层(池化层)本节将介绍汇聚（pooling）层（又名池化层），它具有双重目的:1.降低卷积层对位置的敏感性2.同时降低对空间降采样表示的敏感性。最大汇聚层和平均汇聚层简单地讲， 最大汇聚层就是找到窗口内的最大值Max， 平均汇聚层就是找到窗口内的平均值Avg。与卷积层类似，汇聚层运算符由一个固定形状的窗口组成，该窗口根据其
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2024-03-03 22:52:02
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一、基本概念全连接神经网络：每相邻两个线性层之间的神经元都是全连接的神经网络。卷积神经网络：保留数据原有特征情况下，对数据进行降维处理的网络模型。 经典的卷积神经网络有 1.LeNet 2.AlexNet 3.VGG Net4.GoogleNet 5.ResNet 6.MobileNet二、卷积神经网络的基本组成部分卷积层：用于特征提取池化层：降维、防止过拟合全连接层：输出结果三、卷积层介绍假设I
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2024-01-25 21:57:10
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PyTorch入门实战教程笔记（十九）：卷积神经网络CNN 1什么是卷积1. 卷积神经网络基本概念 对于神经网络有几层，第一层为输入层，是不计算在内的，下图有3个隐藏层1个输出层，所以是4层的神经网络。每一层包含输入它的参数和它的输出。对于MiNIST数据集，2828 输入为784，参数一共390k，1.6M存储。 但是虽然1.6M存储，在当时储存计算也是非常困难的，计算机学家就利用模仿人眼的一个
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2023-10-08 00:34:09
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卷积神经网络和深度神经网络的区别与联系DNN是指深度神经网络，它是一个很广的概念，某种意义上CNN、RNN、GAN等都属于其范畴之内。DNN与CNN（[卷积神经网络）的区别是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。其中最初的神经网络的所有隐含层都是全连接的，这也就导致其计算量巨大！！！一度无法加深网络，并且在网络加深之后训练起来更容易进入局部最优解，很难优化！神经网络的发展
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2023-07-17 22:10:26
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背景： 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。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理
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2023-07-21 17:45:39
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1、理论讲解，清晰易懂：一文看懂「生成对抗网络 - GAN」基本原理+10种典型算法+13种应用 (easyai.tech)2、代码实现集合：GitHub - eriklindernoren/Keras-GAN: Keras implementations of Generative Adversarial Networks.3、这里简单说以下 GNN的通俗理解基于两个对手之间相互博弈，
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2023-10-27 19:07:07
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DCGAN DCGAN全称为Deep convolutional generative adversarial networks,即将深度学习中的卷积神经网络应用到了对抗神经网络中。 生成器，可以看做图片分类的逆过程，图片生成器输入随机向量，输出一个图片。随机向量不含像素级的位置信息。 而最初卷积网络，引入感受野，捕捉邻近区域的特征，越靠近输入端的信息，包含位置信息越明显，随着层层深入，感受野涵盖
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2024-01-06 08:29:15
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一.GAN网络的简述。我感觉GAN网络（生成式对抗网络）可以理解为造假，在造假的过程中不断的更新数据使物品的相似度逐渐增加，从similar变为same。在这个过程中我们需要两部分，生成模型（Generative Model）可以将一个输入噪音生成和真实数据差不多的数据；判别模型（Discriminative Model）能够判断出真实数据（真钱）和类真实数据。GAN网络的目标是使得生成的数据和真
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2023-09-02 21:55:42
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AI领域是一个非常交叉的领域，涉及很多技术：数学、软体、硬件和，尤其还有硬件环节，不过一切来源或输入的入口一般有三个：一个是图像识别和处理是其中一个非常重要的环节，一个是自然语言处理，还有一个就是借口输入。一、这是一个python卷积神经网络的代码（开源）：https://github.com/yangshun2005/CNN_sentence 二、下面是一些基本公式，以备忘：写CNN的
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2023-08-10 17:29:39
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卷积学习网络1.卷积神经网络简介一般的前馈神经网络权重参数矩阵过大，过拟合风险很高，并且在做图像处理时需要将图像展开为向量，这会丢失一些空间信息，于是在此基础上开发出卷积神经网络作为优化。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，与普通前馈神经网络不一样的是，卷积神经网络的输入层为图像数据（32x32x3矩阵）而不是将图像数据展开为向量计算，隐含层不再仅仅是神经层简单的线性非线性
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2023-08-18 20:40:14
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卷积运算与相关运算在计算机视觉领域，卷积核、滤波器通常为较小尺寸的矩阵，比如\(3\times3\)、\(5\times5\)等，数字图像是相对较大尺寸的2维（多维）矩阵（张量），图像卷积运算与相关运算的关系如下图所示（图片来自链接），其中\(F\)为滤波器，\(X\)为图像，\(O\)为结果。相关是将滤波器在图像上滑动，对应位置相乘求和；卷积则先将滤波器旋转180度（行列均对称翻转），然后使用旋
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2023-08-12 21:20:43
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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-10 16:09:28
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ConvNets
卷积神经网络的结构基于一个假设，即输入数据是图像，基于该假设，我们就向结构中添加了一些特有的性质。这些特有属性使得前向传播函数实现起来更高效，并且大幅度降低了网络中参数的数量。
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2023-07-31 16:58:42
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什么是GAN生成对抗网络（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的多次循环，两个网络相互对抗，继而两者性能逐步提升。生成网络生成网络（Generator Network）借助现有的数据来生成新数据，比如使用从随机产生的一组数字向量（称为潜在空间 latent space）中生成数据（图像、音频等）。所以在构建的时候你首先要明确生成目标，然后将生成结果交给判别
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2023-09-15 14:27:07
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入坑GAN，首先需要理由，GAN能做什么，为什么要学GAN。 GAN的初衷就是生成不存在于真实世界的数据，类似于使得 AI具有创造力或者想象力。应用场景如下： AI作家，AI画家等需要创造力的AI体； 将模糊图
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2023-11-13 14:32:04
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深度卷积生成对抗网络DCGAN在上一次的学习中，我们搭建了一个朴素GAN，只利用了全连接网络，在训练了20000epoch后已经可以生成比较不错的手写数据集了，如果把生成器和判别器网络换成更强大的网络会是不是会有更好的效果呢？DCGAN引入了卷积神经网络，使用卷积神经网络进行生成器和判别器的构造，结构与朴素GAN基本相同，所以不过多介绍了，下面是搭建过程。# 导入包
%matplotlib inl
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2024-01-23 23:58:17
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