最近苦恼了很长时间，就因为和GAN刚上了，WGAN是GAN（对抗生成网络）的一种。WGAN（Wasserstein GAN）在训练稳定性上有极大的进步，但是在某些设定下任然存在生成低质量的样本，或者是不能收敛的问题。蒙特利尔大学在WGAN的训练上又有了新的进展。他们的论文的是《Improved Training of Wasserstein GANs》 。研究者们发现失败的案例通常是由在WGAN中
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2024-05-27 12:34:46
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原作者:DevNag链接:https://medium.com/@devnag/generative-adversarial-networks-gans-in-50-lines-of-code-pytorch-e81b79659e3f#.f98ppisa7GANs的设置比你想象的要简单2014年，蒙特利尔大学（UniversityofMontreal）的伊恩•古德费洛（IanGoodfellow）
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2020-04-09 21:24:16
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1. 生成模型与判别模型
理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。
判别模型比较好理解，就像分类一样，有一个判别界限，通过这个判别界限去区分样本。从概率角度分析就是获得样本 x 属于类别y 的概率，是一个条件概率 P（y|x）。
而生成模型是需要在整个条件内去产生数据的分布，就像高斯分布一样，需要去拟合整个分布，从概率角度分析就是样本 x 在整个分布中的产生的概率，即联合概率 P（xy）
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2019-04-05 12:11:35
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https://blog.csdn.net/a312863063/article/details/83512870 目 录第一章 初步了解GANs 3 1. 生成模型与判别模型. 3 2. 对抗网络思想. 3 3. 详细实现过程. 3 3.1 前向传播阶段. 4 3.2 反向传播阶段. 4 4. G
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2019-01-15 11:18:00
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在过去的十年中，生成式对抗网络已经成为人工智能领域的一个流行组成部分。在本次演讲中，我们将以一个关于GANsthe story so far
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2021-07-13 13:35:16
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超100篇！CVPR 2020最全GAN论文梳理汇总！2020年6月100篇最新GAN论文汇总2...
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2021-07-18 16:46:53
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DATE: March 25, 2024
1. Notes of the Two Papers
GS-WGAN: A Gradient-Sanitized Approach for Learning Differentially Private Generators
Main Methods
gradient clipping:
Just like the normal gradient cli
原创
2024-03-28 22:22:15
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生成对抗网络(GANs)被誉为生成艺术领域的...
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2020-02-23 19:58:00
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gans-awesome-applications Curated list of awesome GAN applications and demonstrations. Note: General GAN papers targeting simple image generation such ...
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2021-09-13 18:12:00
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作者：Sam Nolen编译：ronghuaiyang AI公园导读适用于只有很少样本的情况。即使是不完美的合成数据...
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2021-07-18 14:47:03
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一.VGG 网络参数如下： VGG网络及使用的图像输入是3x224x224的图像。二.VGG 网络搭建如下（学习于B 站UP主：霹雳吧啦Wz，良心推荐）： 1.阅读代码之前了解下conv2d的计算，其实nn.Linear，nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式：VGG16的输入是3x224x224，进入全连接层的输入是512x7x7,各个层次的输入输出，建议手算一遍。import
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2024-01-25 20:02:42
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Resnet的pytorch官方实现代码解读 目录Resnet的pytorch官方实现代码解读前言概述34层网络结构的“平原”网络与“残差”网络的结构图对比不同结构的resnet的网络架构设计resnet代码细节分析 前言pytorch官方给出了现在的常见的经典网络的torch版本实现。仔细看看这些网络结构的实现，可以发现官方给出的代码比较精简，大部分致力于实现最朴素结构，没有用很多的技巧，在网络
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2023-12-18 19:17:24
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目录ResNet-18网络结构简图ResNet-18的代码结构残差块结构ResNet类构造方法和forward_make_layer方法完整的ResNet-18结构图 使用的resnet-18的源代码来源于 PyTorch1.0， torchvision0.2.2 ResNet-18网络结构简图ResNet（Residual Neural Network）来源于微软研究院的Kaiming He
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2023-11-09 06:05:09
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最近在复现经典cv论文的网络结构，经典的AlexNet，VGG等网络由于基本都是同源的。基本只是深度和预处理的代码不同，因此用Pytorch搭建起来很容易，到了RetinaNet，由于其将多个网络融合，代码和实验量较大（RetinaNet论文的实验量吓到我了，真、实验狂魔）复现起来较困难，因此选择了取github上下载大佬的代码来用。此帖记录了跑代码的过程和全程遇到问题的解决方案。一、项目链接我采
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2023-07-20 14:17:55
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本文分享手动实现DCGAN生成动漫头像的Pytorch代码。简单来说，DCGAN（Deep Convolutional GAN）就是用全卷积代替了原始GAN的全连接结构，提升了GAN的训练稳定性和生成结果质量。我使用的数据集，5W张96×96的动漫头像。import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data.dataloader impor
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2024-02-03 08:48:03
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目录1、PyTorch2、PyTorch常用的工具包3、PyTorch特点4、PyTorch不足之处 今天给大家讲解一下PyTorch深度学习框架的一些基础知识，希望对大家理解PyTorch有一定的帮助！1、PyTorchPyTorch是一个基于Torch的Python机器学习框架。它是由Facebook的人工智能研究小组在2016年开发的，解决了Torch因为使用Lua编程语言普及度不高的问题，
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2023-12-07 16:09:02
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目录1.简介 2.数据集3.模型初始化4.训练参数5.训练&验证6.保存&加载模型1.简介 这篇文章主要是针对刚入门pytorch的小伙伴，会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程，以及介绍一些pytorch常用的函数。如果还未安装pytorch或者安装有困难，可以参考我的上一篇文章：Windows Anaconda精简安装cuda+pytorch+torchv
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2023-08-05 13:32:08
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本文代码基于 PyTorch 1.x 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 torchvision基础配置检查 PyTorch 版本torch.__version__
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2023-06-29 13:39:41
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简述由于科技论文老师要求阅读Gans论文并在网上找到类似的代码来学习。 文章目录简述代码来源代码含义概览代码分段解释导入包：设置参数：给出标准数据：构建模型：构建优化器迭代细节画图全部代码：参考并学习的链接 代码来源https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/406_GAN.py代码含义概
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2024-04-30 02:20:12
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Pytorch官方实现首先由引入相关的库import torch
import torch.nn as nn
from .utils import load_state_dict_from_url定义了一个可以从外部引用的字符串列表：__all__ = [
'VGG', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13', 'vgg13_bn', 'vgg16', 'vgg16_bn
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2023-09-20 16:43:06
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