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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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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一、GAN的基本概念GAN是由Ian Goodfellow于2014年首次提出，学习GAN的初衷，即生成不存在于真实世界的数据。类似于AI具有创造力和想象力。GAN有两大护法G和D:G是generator，生成器: 负责凭空捏造数据出来D是discriminator，判别器: 负责判断数据是不是真数据这样可以简单看作是两个网络的博弈过程。在原始的GAN论文里面，G和D都是两个多层感知机网络。GAN
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2024-01-12 08:03:09
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在PyTorch的神经风格迁移一章中，我们学习了一种通过模仿艺术图像的风格来生成新数据的方法。在本章中，我们将介绍另一种生成新数据的方法，称为生成对抗网络(GANs)。GAN是一个通过学习数据分布来生成新数据的框架。GAN框架由generator和discriminator两个神经网络组成，如下图所示: 在图像生成方面，当给定噪声作为输入时，生成器生成假数据，判别器将真实图像与假图像进行分类。在训
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2024-01-03 20:41:19
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深度学习Pytorch-生成对抗网络GAN0. 往期内容1. 生成对抗网络GAN定义2. 如何训练GAN？3. 训练DCGAN实现人脸生成4. 完整代码 1. 生成对抗网络GAN定义2. 如何训练GAN？不是数值上的逼近，而是分布上的逼近。3. 训练DCGAN实现人脸生成4. 完整代码gan_demo.py# -*- coding: utf-8 -*-
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# @file name : g
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2023-08-21 16:48:58
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本教程将通过一个示例介绍DCGANs。我们将训练一个生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)， 在给它展示许多名流的照片之后，产生新的名人。这里的大部分代码都来自 pytorch/examples 的实现， 本文档将详细解释实现，并阐明该模型是如何工作的和为什么工作的。但别担心，不需要事先知道GANs， 但它可能需要第一次花一些时间来推理在表象的下面真
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2024-08-14 16:44:12
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生成对抗网络(GAN)是一组用于生成合成数据的深度神经网络模型。该方法由Ian Goodfellow在2014年开发，并在“ 生成对抗网络 ”一文中进行了概述。GAN的目标是训练鉴别器，使其能够区分真实数据和伪造数据，同时训练生成器以生成可以可靠诱骗鉴别器的数据综合实例。GAN的一个流行应用是在“ GANgough”项目中，由受过wikiart.org绘画培训的GAN生成合成绘画。独立研究员肯尼·
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2024-07-28 10:33:02
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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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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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最近看了一些GAN的资料，把自己易混淆的内容做一个总结生成式模型 我们以往通常接触到的深度学习模型一般都是些判别模型，即通过训练样本训练模型，然后利用模型对新样本进行判别或预测。判别模型体现了深度学习的学习能力，然而，人工智能的强大，不应只有从已知中学习，还应该有创造能力，才就真正有趣。而生成式模型所体现的就是深度学习的创造能力。与判别式模型的
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2024-01-10 15:50:52
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要阅读带插图的教程，请前往 http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/dcgan_faces_tutorial.html本教程将通过一个示例介绍DCGANs。我们将训练一个生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)， 在给它展示许多名流的照片之后，产生新的名人。这里的大部分代码都来自 pytorch/examples
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2024-01-13 13:34:40
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最近在学习深度学习编程，采用的深度学习框架是pytorch，看的书主要是陈云编著的《深度学习框架PyTorch入门与实践》、廖星宇编著的《深度学习入门之PyTorch》、肖志清的《神经网络与PyTorch实践》，都是入门的学习材料，适合初学者。通过近1个多月的学习，基本算是入门了，后面将深度学习与实践。这里分享一个《神经网络与PyTorch实践》中对抗生成网络的例子。它是用对抗生成网络的方法，训练
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2022-08-21 10:13:00
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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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参考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像GAN解决了非监督学习中的著名问题：给定一批样本，训练一个系统能够生成类似的新样本 生成对抗网络的网络结构如下图所示：生成器(generator)：输入一个随机噪声，生成一张图片判别器(discriminator):判断输入的图片是真图片还是假
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2024-01-16 06:07:15
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最近一直在看GAN，我一直认为只有把博客看了一遍，然后再敲一遍。这样才会有深刻的感悟。 GAN（生成式对抗网络）（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，分布在无监督学习上。分成两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）。简单来说就是：两个人比赛，看是&nb
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2023-08-12 20:03:08
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# 生成对抗网络（GAN）简介及其在PyTorch中的应用
## 引言
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种用于生成新的数据样本的深度学习模型。GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成新的样本，而判别器负责对生成的样本进行分类，判断其是否与真实样本相似。两个网络相互对
原创
2023-08-30 10:18:39
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# 学习使用PyTorch实现生成对抗网络（GAN）
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，能够通过竞争性训练生成看似真实的数据。GAN 主要由两个部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。下面将详细介绍如何使用PyTorch实现一个简单的GAN。本教程将逐步教你如何构建和训练一个GAN模型，生成类似于手写数字（如MNIST数据集）的图像。
## 流程概
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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Generative Adversarial Networks is the most interesting idea in machine learning in last ten years.  
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2024-01-15 09:37:22
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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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