WGANWasserstein GANWGAN就对原始的GAN画龙点睛了一下判别器最后一层去掉了sigmoid(分类变成了回归)生成器和判 别器的loss不用log(实质上是改
原创
2022-12-26 19:31:10
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文章目录WGAN,WGAN-GP原理Pytorch实现：生成正态分布数据WGANWGAN-GP结果对比WGAN,WGAN-GP原理GAN有多种解释，这里我总结一下
原创
2022-05-10 16:14:11
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是迭代计算使得其loss 函数V(G,D)最大化的过程;也就是 argmax V(D,G)的过程
原创
2021-02-02 16:53:46
380阅读
# 如何实现 PyTorch WGAN（Wasserstein Generative Adversarial Network）
在这篇文章中，我们将一起学习如何用 PyTorch 实现 WGAN。WGAN 是生成对抗网络（GAN）的一种改进，采用 Wasserstein 距离来衡量生成样本和真实样本的分布差异，能够更稳定地训练。
## 整体流程
为了实现 WGAN，我们将按照以下步骤进行：
加载数据集dataset.pyimport multiprocessingimport tensorflow as tfdef make_anime_dataset(img_paths, batch_size, resize=64, drop_remainder=True, shuffle=True, repeat=1)
原创
2021-02-03 23:01:43
184阅读
WGAN(WassersteinGAN)WGAN(Wasserstein GAN)WGAN(WassersteinGAN)
原创
2021-08-02 14:30:11
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WGAN 文章目录WGAN摘要1、问题1.1 The nature of data1.2 sampling1.3 What is the problem of JS divergence?2、WGAN2.1 Wasserstein distance2.2 Wasserstein distance的计算3、GAN的问题3.1 在训练上3.2 GAN for Sequence Generation4、
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2023-07-17 22:13:01
133阅读
WGAN是一个对原始GAN进行重大改进的网络主要是在如下方面做了改进实例测试代码如下：还是用我16张
原创
2022-12-14 16:27:56
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## WGAN-GP：一个优秀的生成对抗网络框架
### 引言
生成对抗网络（GANs）是机器学习领域中一种非常强大且广泛应用的模型。它可以通过训练一组生成器和判别器网络来学习生成逼真的数据样本。然而，传统的GANs在训练过程中存在一些问题，如训练不稳定、模式崩溃等。为了解决这些问题，研究者们提出了一系列改进的方法，其中之一就是Wasserstein生成对抗网络（WGAN）。
WGAN在GA
原创
2023-08-11 14:05:54
287阅读
DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比 GAN系列学习(2)——前生今世本文已投稿至微信公众号--机器学习算法工程师，欢迎关注 本文是GAN系列学习–前世今生第二篇，在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分，在此篇文章中，主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGA
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2023-08-03 21:25:22
277阅读
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文《Wasserstein GAN》却在Reddit的Machine Learning频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什么了不得的地方呢？ 要知道自从2014年Ian Goodfell
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2019-01-22 17:48:00
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生成对抗网络（GAN）的出现标志着生成建模领域的一个重要里程碑。然而，GAN 经常面临训练稳定性问题，导致 Wasse
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2024-10-10 12:26:04
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文章目录WGAN,WGAN-GP原理Pytorch实现：生成正态分布数据WGANWGAN-GP结果对比 前些天发现一个通俗易懂，风趣幽默的人工智能学习网站：传送门WGAN,WGAN-GP原理GAN有多种解释，这里我总结一下：原始论文解读https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913（苏神专场）互怼的艺术：从零直达WGAN-GPhttps://spaces.ac.cn/
根据图像生成像素
原创
2022-08-26 10:46:45
790阅读
介绍我们本次实现的目标是将本地的图像分类或者目标检测等等深度学习算法部署成web在线预测的形式。效果图如下，在线图像分类网站 大概的设计是有五个可以选择的模型，第二步是可以选择一些照片用来测试分类，同样可以自己本地上传一些照片，最后输出分类的结果和FPS。调试好本地的web之后就部署在服务器上。代码部分环境安装推荐使用conda下载安装环境，安装命令如下,这里推荐使用python3.7-3.9，为
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2023-10-30 13:56:00
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GAN的全称为Generative Adversarial Networks，意为对抗生成网络。原始的GAN是一种无监督学习方法，它巧妙地利用“对抗”的思想来学习生成式模型，一旦训练完成后可以生成全新的数据样本。DCGAN将GAN的概念扩展到卷积G负责生成图片，它接收一个随机的噪声z�，通过该噪声生成图片，将生成的图片记为G(z)�(�)。D负责判别一张图片是不是“真实的”。它的输入时x�，x�代
记录几种模型构造的方法：继承Module类来构造模型Module是所有神经网络模块的基类，通过继承它来得到我们需要的模型，通常我们需要重载Module类的__init__函数和forward函数。实例import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Model(nn.Module):
def __init__(self
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2024-10-10 14:31:20
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GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）在上一篇文章中我
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2022-10-21 14:13:12
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越学习越发现自己知之甚少，道阻且长，还是认真看下这篇文章，好好琢磨琢磨GAN
原创
2022-10-12 16:34:22
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文章目录1、导入需要的库2、导入数据集2.1 读入文件夹中的图片2.2 初始化导入的图片2.3 构建数据集对象3、构建DCGAN网络3.1 建立生成器3.2 建立判别器3.3 实例化判别器和生成器4、建立损失函数4.1 生成器损失函数4.2 判别器损失函数5、初始化优化器6、定义梯度下降过程7、将生成的多张图像放到一个图里并保存8、训练 1、导入需要的库import os
import nump
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2024-04-25 11:45:13
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