1、GAN 原理以训练一个形如 “1010” 格式的向量生成器为例：需要构造两个神经网络为：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）其中，生成器接受随机噪声，并据此生成一个size=4的向量。判别器判断接受的向量是真实样本还是生成器的生成样本，给出输入是真实样本的概率在训练过程中，生成器的目标是尽量生成真实的数据去欺骗判别器。而判别器的目标就是尽量把生成数据和真实样本区分
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2023-10-08 10:58:33
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Pytorch搭建ResNet1、网络架构ResNet的网络架构这里就不做过多解释，论文原文网络结构如下图2、环境搭建pytorch版本：1.10.2python版本：3.6.15pytorch的安装教程可以参照pytorch的安装和入门使用3、模型搭建3.1 定义ResNet[18,34]基础残差块BasicBlockexpansion用来区分残差结构中不同层卷积核的个数，（50，101，152
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2023-09-06 16:40:39
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作者：Venkatesh Tata编译：ronghuaiyang生成对抗网络的一篇实践文章，使用PyTorch，用很简单的代码搭建了一个GANs，非常通俗易懂。我们创建了一个生成对抗网络，可以生成显示世界中没有的鸟。这些鸟都是通过GANs生成的。在我们实际创建GAN之前，我们先看看GANs背后的思想。GANs是Ian Goodfellow发明的，他在斯坦福获得了本科和硕士学位，在蒙特利尔大学获得了
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2023-11-13 21:23:49
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原论文地址：https://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdfGitHub：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN/blob/master/implementations/gan/gan.py一、GAN 有什么用？GAN 即 Generative Ad
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2023-12-10 11:16:35
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GAN原理介绍GAN由两个重要的部分组成： 1.生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像)，目的是骗过判别器 2.判别器(Discrimiator):判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的假的数据训练步骤1.第一阶段：固定判别器D，训练生成器G 我们使用一个性能较好的判别器，让生成器G不断生成假的数据，然乎给判别器判断。一开始生成器还很弱，所产生的数据很
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2024-01-17 07:31:58
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新智元编译 编译：张易 【新智元导读】Ian Goodfellow 提出令人惊叹的 GAN 用于无人监督的学习，是真正AI的“心头好”。而 PyTorch 虽然出世不久，但已俘获不少开发者。本文介绍如何在PyTorch中分5步、编写50行代码搞定GAN。下面一起来感受一下PyTorch的易用和强大吧。 2014年，Ian Goodfellow和他在蒙特利尔大学的同事们发表
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2023-11-09 10:03:08
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以往人们普遍认为生成图像是不可能完成的任务，因为按照传统的机器学习思路，我们根本没有真值（ground truth）可以拿来检验生成的图像是否合格。2014年，Goodfellow等人则提出生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN），能够让我们完全依靠机器学习来生成极为逼真的图片。GAN的横空出世使得整个人工智能行业都为之震动，计算机视觉和图像生成领域发
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2023-09-01 07:54:49
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一直想了解GAN到底是个什么东西，却一直没能腾出时间来认真研究，前几日正好搜到一篇关于PyTorch实现GAN训练的文章，特将学习记录如下，本文主要包含两个部分：GAN原理介绍和技术层面实现。一、什么是GAN2014 年，Ian Goodfellow 和他在蒙特利尔大学的同事发表了一篇震撼学界的论文。没错，我说的就是《Generative Adversarial Nets》，这标志着生成对抗网络（
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2023-11-04 22:53:07
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本次的主要任务是利用pytorch实现对GAN网络的搭建，并实现对手写数字的生成。GAN网络主要包含两部分网络，一部分是生成器，一部分是判别器。本次采用的数据库还是MNIST数据集，这里对数据的获取不在赘述。1、生成器生成器的主要功能是生成我们所需要的样本，这里是28*28的图片。首先生成长度为100的高斯噪声，并且将噪声通过线性模型升维到784维。激活函数采用Relu。# 定义判别器 ####
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2023-08-20 10:18:04
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文章目录一、本文的实例说明二、GAN原理说明三、GAN网络架构说明1）生成器架构2）判别器架构3）训练数据四、Pytorch代码五、生成结果六、一些理解1）为什么在代码中生成器每训练5次判别器才训练一次？2）为什么最终生成的数字还是不太清晰？ 一、本文的实例说明本文旨在用Pytorch构建一个GAN网络，这个GAN网络可以生成手写数字。二、GAN原理说明这快不做赘述，CSDN上（及baidu上）
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2023-11-26 19:47:40
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给定训练数据，GANs能够估计数据的概率分布，基于这个概率分布产生数据样本（这些样本可能并没有出现在训练集中）。 GAN中，两个神经网络互相竞争。给定训练集X，假设是几千张猫的图片。将一个随机向量输入给生成器G(x)，让G(x)生成和训练集类似的图片。判别器D(x)是一个二分类器，其试图区分真实的猫图片和生成器生成的假猫图片。总的来说，生成器的目的是学习训练数据的分布，生成尽可能真实
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2023-07-30 16:12:54
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文章目录生成对抗网络GAN与Pytorch实现1、生成对抗网络（GAN）是什么?2、如何训练GAN？3、 训练DCGAN实现人脸生成（1）网络结构（2）Pytorch实现4、 GAN的应用 生成对抗网络GAN与Pytorch实现1、生成对抗网络（GAN）是什么?所谓的生成对抗网络，就是一种可以生成特定分布数据的神经网络模型GAN网络结构如上图所示，网络结构中，最重要的是两个模块：和，输入的数据，
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2023-12-07 07:17:18
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# 如何实现PyTorch GAN
## 概述
GAN（Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，可用于生成逼真的图像。在PyTorch中，我们可以很容易地实现一个GAN模型。这篇文章将教你如何实现一个简单的PyTorch GAN 模型。
### **步骤概览**
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
原创
2024-04-20 06:42:25
34阅读
作者：Hmrishav Bandyopadhyay编译：ronghuaiyang导读一篇比较经典的图像复原的文章。你知道在那个满是灰尘的相册里的童年旧照片是可以复原的吗？是啊，就是那种每个人都手牵着手，尽情享受生活的那种！不相信我吗？看看这个：图像修复是人工智能研究的一个活跃领域，人工智能已经能够得出比大多数艺术家更好的修复结果。在本文中，我们将讨论使用神经网络，特别是上下文编码器的图像修复。本文
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2023-08-29 20:35:48
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### GAN Loss in PyTorch
Generative Adversarial Networks (GANs) have gained immense popularity in the field of machine learning for their ability to generate realistic data. However, training GANs can
原创
2024-07-13 04:40:38
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# 如何实现PyTorch GAN生成
欢迎来到这篇关于如何实现PyTorch GAN生成的教程。作为一名经验丰富的开发者，我将会带领你一步步完成这个任务。首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
pie
title 实现PyTorch GAN生成的流程
"A" : 30
"B" : 20
"C" : 10
```
接下来，我们将通过表格展示每个步骤的具体操作：
|
原创
2024-06-26 05:32:09
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文章目录概述代码实战导包数据准备定义生成器定义判别器初始化模型、优化器及损失计算函数绘图函数GAN的训练输出整体代码参考资料 概述本文通过Pytorch搭建基本的GAN模型结构，并通过 torchvision 的 MNIST 数据集进行测试。 对于GAN模型的基本结构及公式的理解可以看前一篇博客：GAN的理论知识及公式的理解 下文的实现完全对照这一篇博客的基本理论。代码实战代码是基于Pytorc
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2024-05-09 23:39:00
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注：拉到最后有视频版哦~GANGAN 的介绍GANs 简单的想法就是用两个模型，一个生成模型，一个判别模型判别模型用于判断一个给定的图片是不是真实的图片，生成模型的任务是去创造一个看起来像真的一样的图片。而在开始的时候这两个模型都是没有经过训练的，这两个模型一起对抗训练，生成模型产生一张图片去欺骗判别模型，然后判别模型去判断这张图片是真是假，最终在这两个模型训练的过程中，两个模型的能力越来越强，最
# PyTorch GAN网络简介
生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）是一种深度学习框架，它通过两个神经网络的对抗训练来生成数据。这两个网络分别是生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成假数据，而判别器则负责判断数据是真实的还是由生成器生成的。GAN广泛应用于图像生成、图像修复和风格迁移等领域。
##
原创
2024-09-26 07:37:55
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# 如何实现“cycle GAN pytorch”
## 一、整体流程
首先，让我们了解一下“cycle GAN pytorch”的实现流程。下面是一个简单的表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建生成器和判别器模型 |
| 3 | 定义损失函数 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
接下来，我们将一
原创
2024-02-28 05:54:14
28阅读
