作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_目录第1章 基本原理第2章 准备条件第3章 数据集3.1 自动下载minist数据集3.2 显示数据集信息3.3 定义dataloader，并通过dataloader读取数据3.4 自定义数据集标签第4章 定义网络4.1 定义网络参数4.2 定义生成网络4.3 定义判决网络第5章 模型训练5.1 定义训练参数5.2 定义loss5
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2024-05-15 08:17:42
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目录索引一、DCGAN二、Improved Techniques for Training GANs三、Conditional GANs四、Progressively Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation五、BigGAN六、StyleGAN七、CycleGAN八、Pix2Pix九、StackGAN十、GANs
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2024-04-21 09:57:53
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生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-)一、GAN原理介绍说到GAN第一篇要看的paper当然是
到底什么是生成式对抗网络 GAN？先来看一下 百度百科-GAN 的解释生成式对抗网络（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
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2024-08-15 16:29:59
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我们先把GAN（Generative Adversarial Networks）的paper放在这（arxiv：https://arxiv.org/abs/1406.2661），这篇paper是Ian Goodfellow大牛在2014年发表的，算是这个领域的开山鼻祖之篇了。GAN的目的 要使得生成的概率分布和真实数据的分布尽量接近，从而能够解释真实的数据。但是在实际应用中，我们完全没有
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2024-05-04 15:23:25
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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
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2024-05-09 16:13:45
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Generative Adversarial NetworkGAN的概述GAN的思想就是：这是一个两人的零和博弈游戏，博弈双方的利益之和是一个常数，比如两个人掰手腕，假设总的空间是一定的，你的力气大一点，那你就得到的空间多一点，相应的我的空间就少一点，相反我力气大我就得到的多一点，但有一点是确定的就是，我两的总空间是一定的，这就是二人博弈，但是呢总利益是一定的。用一个形象的例子解释就是：GAN就好比是一个大的网络，在这个网络中有两个小的网络，一个是生成网络，可以当做是制作假钞的人， 而另一个
原创
2021-08-13 09:35:26
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1. 概述生成对抗网络GAN（G生成图片，其输入是一个随机的噪声z\boldsymbol{z}z
原创
2023-06-14 21:02:43
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生成对抗网络Generative Adversarial Networks（GAN）包含生成模型（generative model）和判别模型(discriminative model)两个模型。
原创
2024-04-01 13:23:24
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生成对抗网络（GAN）是一种深度学习技术，主要用于生成与真实数据相似的假数据。它由两个主要部分组成：生成器和判别器，这两者通过对抗训练的方式相互竞争。首先，生成器的任务是创建假数据。它从随机噪声中生成样本，试图生成尽可能接近真实数据的输出。比如，如果我们的目标是生成图片，生成器会尝试产生看起来像真实照片的图像。判别器的任务则是区分真实数据和生成器生成的假数据。它接收真实样本和生成样本，并输出一个概
原创
2024-10-12 07:47:08
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对抗生成网络（GAN） 对抗生成网络（GAN） Generative Adversarial Nets 非常热门的网络。2016年刷爆了各大顶级会议。2017年火到极点了。 对抗生成网络形象解释 生成网络 生成的数据让 判别网络 看不出是生成的。 对抗生成网络工作原理 精彩 目标效果： 损失函数：
原创
2021-07-22 09:53:50
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GAN生成式对抗网络
原创
2023-06-08 13:39:23
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文章目录前言GAN的原理简介用GAN生成动漫头像前言生成对抗网络（Generative Adversarial Net, GAN）是对抗网络，并设计了第一个GAN实验——手写数字生
原创
2022-06-27 17:03:10
320阅读
生成对抗网络（Generative Adversarial Nets 简写GAN）是最近几年很热门的一种无监督算法，他能生成出非常逼真的照
原创
2023-07-20 20:59:22
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生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。它通过两个神经网络的对抗过程来生成数据，广泛应用于图像生成、视频合成、图像修复和增强等领域。1. GAN的基本结构GAN由两个主要部分组成：生成器（Generator）：负责生成逼真的样本。输入为随机噪声（通常是从某个分布中抽取的向量），输出
原创
2024-10-11 00:00:22
175阅读
@TOC(文章目录)前言 在生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN)发明之前，变分自编码器(VAE)被认为是理论完备，实现简单，使用神经网络训练起来很稳定，生成的图片逼近度也较高，但是人眼还是可以很轻易地分辨出真实图片与机器生成的图片。但在2014年GAN被提出之后，在之后的几年里面里迅速发展，生成的图片越来越逼真。1GAN1.1相
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原创
2022-03-04 08:11:26
6450阅读
生成对抗网络（GANs）由两部分组成： 生成器(Generator): 通过机器生成数据（图像），目的是骗过判别器 判别器(Discriminator): 判断这张图像是真实的还是机器产生的，目的是找出生成器做的“假数据” 详细过程： 第一阶段：固定【判别器一代 D1】, 训练【生成器一代 G1】 ...
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2021-04-09 23:41:00
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生成对抗网络（GAN） 一、总结 一句话总结： GAN的全称是 Generative Adversarial Networks，中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法，巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。 1、GAN的原理(从博弈方面)？ 在训练过程中，生成网路G的目标是尽量
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2020-08-12 20:06:00
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GAN
原创
2022-08-26 13:53:52
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学习目标目标 了解GAN的作用 说明GAN的训练过程 知道DCGAN的结构 应用 应用DCGAN模型实现手写数字的生成 5.1.1 GAN能做什么GAN是非监督式学习的一种方法，在2014年被提出。GAN主要用途：生成以假乱真的图片生成视频
原创
2022-05-09 15:48:29
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