一、生成对抗网络（GAN）GAN（生成对抗网络）是用于教授DL模型以捕获训练数据分布的框架，因此可以从同一分布中生成新数据。它们由两个不同的模型组成，生成器和判别器。生成器的工作是生成看起来像训练图像的假图像，判别器的工作是查看图像并从生成器输出它是真实地训练图像还是伪图像。在训练过程中，生成器不断尝试通过生成越来越好地伪造品而使判别器的性能从超过智者，而判别器正在努力成为更好的侦探并正确的对真实
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2024-01-25 21:45:49
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史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）GAN对抗生成网络一、GAN对抗生成网络通俗介绍 通俗来说，对抗生成网络就是你给计算机一些地球人的人脸数据去训练，然后它就可以生成一些新的地球人的人脸图片。它也可以对图像进行超分辨率重构，把模糊的图片变清晰，你只需要给它模糊图片的数据和清晰图片的数据，在它遇到新的需要处理的模糊的图片时，它就可以生成清晰的图片。
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2024-03-01 15:49:02
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目录GAN的训练过程：L1和L2损失函数的区别基础概念相同点差异GAN的训练过程：1、先定义一个标签：real = 1，fake = 0。当然这两个值的维度是按照数据的输出来看的。再定义了两个优化器。用于生成器和判别器。2、随机生成一个噪声z。将z作为生成器的输入，输出gen_imgs（假样本）。3、计算生成器的损失定义：生成器的损失为g_loss。损失函数为adverisal_loss()。判别
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2023-07-11 21:35:54
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GAN
原创
2022-08-26 13:53:52
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对抗生成网络（AIGC）是一种深入学习领域中的前沿技术。它们通过生成具有高质量和多样性的内容，正在快速改变创作、设计和数据处理等领域。然而，随着这些技术的广泛应用，数据管理和安全问题变得愈加重要。为了确保在使用AIGC时的稳健性和可靠性，我们需要一个全面的备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、日志分析与迁移方案。以下是这些方面的细致探讨。
在备份策略部分，我们首先要形成一个清晰的思维导图
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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源代码： # -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/7/23 # @Author : pistachio # @File : p26.py # @Software : PyCharm # GAN generator network import keras fr ...
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2021-07-23 12:37:00
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目录GAN基本概念 GAN算法流程代码实现与讲解 1、准备数据集代码实现定义鉴别器定义生成器训练补充附完整代码参考链接及书目GAN基本概念GAN, 全称Generative Adversarial Networks，中文名为生成对抗网络，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。主要包括生成网络和对抗网络。想要具体了解其实现原理的可以看一下Ian Go
author:DivinerShi 对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 记录下自己的理解，日后忘记了也能用于复习。 本文地址： 生成模型和判别模型 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
导读：GAN的风暴席卷了整个深度学习圈子，任何任务似乎套上GAN的壳子，立马就变得高大上了起来。那么，GAN究竟是什么呢？ 1. GAN的基本思想GAN全称对抗生成网络，顾名思义是生成模型的一种，而他的训练则是处于一种对抗博弈状态中的。下面举例来解释一下GAN的基本思想。图 球员与教练员
假如你是一名篮球运动员，你想在下次比赛中得到上场机会。
于是在每一次训练赛之后
这是最新找到的 对抗生成网络的代码，亲测可以跑通。前几天也上传了一个网上找到的代码，但是这回这个代码中判别网络的假数据中加入了 detach() 函数， 网上查找说这个函数可以切断神经网络的反向传导，虽然不是很理解，但总是感觉这个更对一些。对于 detach 这个函数在这里面的作用网上怎么说的都有，
原创
2022-05-18 16:44:09
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今天，让我们以更为直观的角度来了解GAN，无需各种复杂的数学方程式。介绍自从Goodfellow等人介绍GAN以来，它们已经席卷了深度学习和计算机视觉的世界。在2014年的NIPS上。GAN的主要思想是同时训练两个模型。生成器模型G，它基于随机噪声生成样本；另一个鉴别器模型D，它确定样本是真实的还是由G生成。这里将介绍GAN工作机制背后的原理，没有研究太多的损失函数，概率分布和数学。重点将是对GA
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2024-04-15 14:19:51
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提出了生成对抗网络（GAN），今天，GAN 已经成为深度学习最热门的方向之一。本文将重点介绍如何利用 Keras 将 GAN 应用于图像去模糊（image deblurring）任务当中。Keras 代码地址：https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan此外，请查阅 DeblurGAN 的原始论文（https://arxiv.org/pdf/1711.0
最近再看深度学习的内容，看到了对抗生成模型，感觉比较有意思，在网上找了一个代码，运行了一下，发现确实可行。网上都说对抗生成网络运行比较耗时，而且不好收敛，不试不知道，一试验发现确实比较耗时。本文给出的代码只是网上找到的最基本的模型，亲测可行。 代码没有找到出处，故不标明出处了。 运行效果如下。 最后
原创
2022-05-18 16:44:56
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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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Python、PyTorch、人工智能、生成对抗网络
原创
精选
2024-06-05 10:41:01
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深度学习在图像识别问题的应用上发展较早，可以说已经很成熟，从这类问题入行的确是一个非常好的选择。但是个人总感觉还没摸到真正人工智能的前沿，比如计算机视觉领域中的一些应用：图像转换、增强现实、图像合成、风格迁移、图像修复等，具体比如把照片转成某种油画风格，还有某短视频软件把人脸慢慢转变到老的样子，在感叹的同时不免会产生探究其原理的兴趣。在研究PyTorch框架的过程中，找到了这一类应用的基础模型：生
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2023-10-21 09:44:35
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本文为大家介绍了生成对抗网络（Generate Adversarial Network，GAN），以最直白的语言来讲解它，最后实现一个简单的 GAN 程序来帮助大家加深理解。什么是 GAN？好了，GAN 如此强大，那它到底是一个什么样的模型结构呢？我们之前学习过的机器学习或者神经网络模型主要能做两件事：预测和分类，这也是我们所熟知的。那么是否可以让机器模型自动来生成一张图片、一段语音？而且可以通过
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2024-04-16 21:53:23
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文章目录一、PyTorch和神经网络1.1PyTorch入门1.2初试PyTorch和神经网络1.3改良方法1.4CUDA基础知识二、GAN初步2.1GAN的概念2.2生成1010格式规律2.3生成手写数字2.4生成人脸图像三、卷积GAN和条件式GAN3.1卷积3.2条件式3.3结语总结 之前就看过塔里克的python神经网络编程入门的神经网络，现在又买到了塔里克的新书PyTorch生成对抗网络
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2023-10-20 17:39:19
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深度学习项目实战-对抗生成网络（GAN） 软件准备 Tensorflow 环境配置 argparse参数解析包 命令行操作： 构造判别网络模型 D网络，需要一个D-pre网络，提前学习到真实数据的特征。在真正去对抗生成时，让D网络用上这些参数。 real数据分布。 随机生成的噪音数据 主函数 num
原创
2021-07-22 09:53:49
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