GAN_loss的构建

最新推荐文章于 2024-12-18 17:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-18 17:00:00 发布 · 453 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

GAN_loss的构建.

tensorflow:参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/qiu931110/article/details/80181212

pytorch参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/u011961856/article/details/78697863

基于python实现的生成对抗网络GAN
02-05 1926
基于python实现的生成对抗网络GAN
GAN网络概述及LOSS函数详解
热门推荐
makabaka的博客
10-31 2万+
Generative Adversarial Nets 上周周报已经写了这篇论文，本周相对GAN网络的LOSS进行进一步的学习和研究。 GAN网络： 条件：G依照真实图像生成大量的类似图像，D是辨别输入的图像是真实图像还是G生成的虚假图像。 原理：G和D是互相促进的。G的目的是产生的图像让D感到模糊不知道该分成realistic（看起来像是现实的）还是fake（看起来是假的），D的目的是将rea...
GAN学习：一个简单的GAN搭建
Cream_Cicilian的博客
03-09 3458
此博客为学习他人博客，bilibili视频解析所作的笔记 1.Generator def build_generator(self): # --------------------------------- # # 生成器，输入一串随机数字 # --------------------------------- # model = Sequential() model.add(Dense(256, input_dim=self.latent_dim))#把
GAN的Loss的比较研究（1）——传统GAN的Loss的理解1
cdyx369的博客
10-16 2050
GAN以及starGAN的数学原理分析： https://blog.youkuaiyun.com/StreamRock/article/details/81096105?utm_source=blogxgwz1
Python-Tensorflow中创建自己的GAN的教程
08-09
Tensorflow中创建自己的GAN的教程
详解pytorch搭建GAN
实战大师
12-09 1152
详解pytorch搭建GAN
GAN_GAN；生成对抗网络_38gan_gantest_
10-02
3. **损失函数**：GAN的训练涉及到两个损失函数，一个是生成器的损失（Generator Loss），另一个是判别器的损失（Discriminator Loss）。生成器的目标是减小生成样本被判别器识别为假的概率，而判别器的目标是最大化...
Spine-GAN_keras_GaN_
10-02
本项目以"Spine-GAN_keras_GAN"为标题，展示了如何利用Keras这一深度学习库构建一个GAN模型，特别地，是针对脊柱分割任务。Keras是一个高级神经网络API，它可以在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）或...
CycleGAN_imageprocessing_cyclegan_
09-29
同时，为了保证转换的可逆性和保真度，CycleGAN引入了循环一致性损失（Cycle Consistency Loss），确保经过两次转换后的图像能尽可能接近原始输入。 在实现上，通常使用Python作为编程语言，因为它拥有丰富的科学...
GAN-minist-tensorflow-master.zip_GaN_tensorflow_对抗生成网络_对抗网络_生成对抗
07-14
3. 损失函数：GAN的损失函数包括生成器损失（G_loss）和判别器损失（D_loss）。生成器的目标是让判别器错误地将伪造样本识别为真实，因此G_loss通常为D(G(z))的负值，其中z是随机噪声。判别器的目标是正确分类，所以...
PyTorch-GAN-master_pytorch_GaN_源码.zip
09-30
- 损失函数：通常使用对抗性损失（Adversarial Loss），包括生成器损失和判别器损失。 - 优化器：如Adam或SGD，用于更新网络权重。 6. 实践应用： GANs广泛应用于图像生成、视频预测、图像修复、风格迁移、超级...
如何使用GAN（生成对抗网络）进行图像生成
二进制的梦想
12-18 3985
生成对抗网络（GAN）是一类基于对抗训练的生成模型。其核心思想是通过让两个神经网络互相“对抗”来训练生成模型，使得生成器（Generator）能够生成与真实数据极为相似的样本。生成器（Generator）：负责生成伪造的样本。判别器（Discriminator）：负责判别样本是真实的还是生成的。GAN的训练过程可以视为一个博弈过程，生成器试图骗过判别器，而判别器则尽力识别出假样本。通过这种对抗过程，两个网络不断优化，从而提升生成图像的质量。
机器学习——从0开始构建自己的GAN网络
qq_52222102的博客
06-04 4735
机器学习——从0开始构建自己的GAN网络
GAN 中Loss函数精讲
gxiaoyaya的博客
04-28 2万+
GANs有生成器Generator和辨别器Discriminator组成，基本的结构图如下： GANs结构示意图 工作原理 　　我们通常使用两个优化算法来训练GANs。判别器是一个普通的神经网络分类器，训练的过程中，我们使用辨别器 (discriminator) 学习引导生成器。 　　判别器： 　　在训练的过程中，我们向辨别器discriminator输入的数据一...
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)
weixin_36670529的博客
05-31 1万+
目录 一、生成对抗网络原理 1、模型的起源 2、模型的结构和损失函数 二、对GAN的改进 1、零和博弈 2、非饱和博弈 3、最大似然博弈 三、GAN的训练 四、GAN面临的问题 1、很难达到纳什均衡点 2、无法有效监控收敛状态 3、模型崩溃 4、不适合离散输出 五、GAN的应用 1、图像生成 2、由文本生成图片 3、超分辨Super-Resolution 一、生...
了解GAN背后的设计，训练，损失函数和算法
喜欢打酱油的老鸟
01-30 7794
https://www.toutiao.com/a6651201834939580941/   2019-01-27 23:40:04 假设我们有一个卧室图像数据集和一个在这个数据集上训练的图像分类器CNN，它告诉我们给定的输入图像是否是卧室。假设图像大小为16 * 16。每个像素可以有256个可能的值。所以存在无限大量的可能输入（即25616*16或~10616可能的组合）。这使得我们的分...
不到 200 行代码，教你如何用 Keras 搭建生成对抗网络（GAN）
周红伟讲AI
06-21 2943
 不到 200 行代码，教你如何用 Keras 搭建生成对抗网络（GAN） 本文作者：恒亮 2017-03-31 15:27 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出，是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一。它的核心思想是：同时训练两个相互协作、同时又相互竞
GAN入门：基本思想，损失函数，基于pytorch用GAN实现mnist手写数字生成
qq_40268255的博客
11-29 4311
1.基本思想 GAN分为一个生成器（Discriminator，简称D）和一个生成器（Generator，简称G），简单的说，G和D就是两个多层感知器或卷积神经网络，他的基本思想，即为G和D的生成博弈过程。 训练D来让他能辨明真假数据，即给D输入真数据，将label赋值为1，输入假数据，将label赋值为0. 而G是要愚弄D，使他认为G生成的为真数据，即给G输入噪声z，让他生成一个假数据G（z），...
cyclegan_turbo
最新发布
01-16
此代码片段展示了如何构建一个简单的 CycleGAN Turbo 模型及其基本训练流程。需要注意的是，这里仅提供了一个简化版的例子；具体实现可能还需要考虑更多细节和技术手段以进一步提升性能。 #### 3. 性能优化建议 ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值