生成式对抗网络 （Generative Adversarial Networks）生成式对抗网络的应用：图像着色、图像超像素、背景模糊、人脸生成、人脸定制、卡通图像生成、文本生成图片、字体变换、分格变换、图像修复、帧预测生成式对抗网络及其衍生网络：GAN生成式对抗网络由判别器和生成器组成：判别器(Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给出
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
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2023-11-14 10:39:22
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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，
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2024-04-16 10:23:17
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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
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2024-02-23 10:54:53
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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
#
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
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2024-06-08 16:15:20
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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
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2023-08-08 13:03:17
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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
一、DCGAN介绍1. DCGAN的设计规则 2. DCGAN的框架结构二、DCGAN的工程实践及代码1、导入keras及可视化相关包 2、设计DCGAN主函数 3、运行三、实验室应用1、三个数据集的实验结果： ①LSUN ②face ③Imagenet-1K2、隐含空间 3、学习到的特征 4、词嵌入（Future W
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2024-05-11 22:04:19
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一. Generative Model生成新数据应用：生成超高解析度成像，将低分辨率的照片转化成高分辨率；艺术创作：图像转换、文字到图像的转换；消费市场。 二. Auto-Encoder将输入先进行编码，然后经过多层感知器的神经网络，相当于进行了降维和数据压缩。而在生成模型中，我们仅适用压缩后编码到解码器的这一后半部分。 三. Variational Auto-Encoder1
GAN中有两个这样的博弈者，一个人名字是生成模型（G），另一个人名字是判别模型（D）。他们各自有各自的功能。必备数据比如上面的这个图，我们有的只是真实采集而来的人脸样本数据集，仅此而已，而且很关键的一点是我们连人脸数据集的类标签都没有，也就是我们不知道那个人脸对应的是谁。GAN两个模型首先判别模型D，就是图中右半部分的网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，
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2024-03-26 09:04:21
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【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
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2024-04-17 15:32:16
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视频学习1. GAN（生成式对抗网络）GAN的框架GAN的工作原理由判别器和生成器组成判别器（Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给出高的评分1；对于虚假数据，尽可能给出低的评分0生成器（Generator)：欺骗判别器。生成虚假数据，使得判别器D能够尽可能给出高的评分1生成器和判器存在着对抗的关系，通过不断的对抗使最终结果无限接近我们
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2024-02-05 11:31:40
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生成式对抗网络GANGenerative Adversarial Nets, 生成式对抗网络生成模型生成式对抗网络（GAN）的目的是训练这样一个生成模型，生成我们想要的数据GAN框架判别器(Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给
出高的评分1；对于虚假数据，尽可能给出低个评分0生成器(Generator)：欺骗判别器。生成虚假数据，使得
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2023-08-08 14:19:45
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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
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2024-04-15 12:22:12
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本篇blog的内容基于原始论文WassersteinGAN和《生成对抗网络入门指南》第五章。一、GAN的优化问题WGAN前作：TOWARDS PRINCIPLED METHODS FOR TRAINING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS关于GAN的一些问题：训练的不稳定性；理论上，应该先把判别器训练到足够好，但是实际操作发现反而更难去优化生成器。上述论文提出了以下问
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2024-07-26 10:43:53
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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
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2024-03-29 12:44:23
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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
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2024-01-11 14:48:54
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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
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2024-08-15 16:30:32
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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
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2023-06-14 15:40:11
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