深度学习实战（六）：生成式对抗网络（Gan）上篇 —— 理论--简介与算法原理

最新推荐文章于 2025-05-26 08:18:45 发布
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〖TensorFlow2.0笔记24〗生成式对抗网络(GAN)原理讲解以及实战！
AI新视界
12-14 2431
对抗生成网络！ 文章目录一、GoogleNet-Iception V1(2014)介绍1.1、为什么提出Inception1.2、Inception模块介绍 可以先参考一下我之前写过的一篇博客的介绍：第6章视觉分类任务 一、GoogleNet-Iception V1(2014)介绍 这篇论文之前的卷积神经网络的性能提高都是依赖于提高网络的深度和宽度，而这篇论文是从网络结构上入手，改变了网络...
Keras深度学习实战（22）——生成对抗网络详解与实现
盼小辉丶的博客
09-04 9458
生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN) 使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像，它在图像生成中应用广泛，且 GAN 的相关研究正在迅速发展，以伪造生成与真实图像难以区分的逼真图像。本节首先介绍了对抗生成网络的基本原理，并使用 Keras 从零开始实现了一个对抗生成网络用于生成手写数字图像。
深度学习-对抗生成网络实战(GAN).rar
02-04
分享课程——深度学习-对抗生成网络实战(GAN)；对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；2.源码复现解读；3.项目实战应用。 全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。提供课程所需全部数据，代码，PPT。 第1章 对抗生成网络架构原理与实战解析 第2章 基于CycleGan开源项目实战图像合成 第3章 stargan论文架构解析 第4章 stargan项目实战及其源码解读 。。。。。 第9章 基础补充-PyTorch卷积模型实例
深度学习-对抗生成网络实战(GAN)视频课程
05-14
非常不错的一套视频教程，大家可以下载看看
生成式对抗网络(GAN)实战——书法字体生成练习赛
weixin_30552635的博客
04-16 467
https://www.tinymind.cn/competitions/ai 生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。 目前GAN最常使用的场景就是图像生成，作为一种优秀的生成式模型，GAN引爆了许多图像生成的有趣应用。在图像生成模型的质量上，生成对抗网络技术可以说实现了飞跃，很多衍生模型已经在一定程度上解决了特定场景中的图像生成问题。此外，诸如文本到图像的生成、图像到图像...
深度学习项目实战-对抗生成网络-唐宇迪-专题视频课程
迪哥有点愁
02-21 807
对抗生成网络在16年爆火,成了深度学习圈子里的家常话。课程首先讲解对抗生成网络基本原理，通过案例演示原理和流程。后项目实战对抗生成网络的升级版DCGAN，大家都可以基于DCGAN生成出来任何你喜欢的数据。 课程代码基于Tensorflow框架，案例与项目课时会通过debug的形式详解代码中每行的用法。...
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
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盼小辉丶的博客
05-28 9万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
Keras深度学习实战——生成对抗网络详解与实现
走向CTO的路上...
06-06 1098
生成对抗网络 (GAN) 是一种深度学习框架，由两个相互竞争的神经网络组成：生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator)。生成器的目标是生成逼真的样本，而判别器的目标是区分真实样本和生成样本。通过不断博弈和改进，生成器可以学习生成越来越逼真的样本。
PyTorch生成式人工智能——生成对抗网络数值数据生成
最新发布
盼小辉丶的博客
05-26 5753
在本节，首先学习如何将训练数据转换为神经网络能够理解的格式——独热编码 (one-hot encoding)。然后，将独热编码变量转换回 0 到 99 之间的整数，便于人类理解。换句话说，实际上是在将数据在可读格式与模型所需的格式之间进行转换。之后，将创建一个判别器和一个生成器，并训练生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)，使用提前停止方法来判断训练何时结束。训练完成后，丢弃判别器，使用已训练好的生成器生成具有所需模式的整数序列。
GAN生成对抗网络简介
08-01
### GAN生成对抗网络简介 #### 背景 随着人工智能技术的发展，研究者们一直在探索如何让机器更好地理解和模拟复杂的世界。当前人工智能的发展被划分为两个主要阶段：感知阶段和认知阶段。感知阶段着重于使机器能...
对抗生成网络：从理解到实践
04-05
对抗生成网络：从理解到实践，Graduating in GANs: Going from understanding generative adversarial networks to running your own，by Cecelia Shao。
GAN-生成式对抗网络
09-08
生成式对抗网络生成式对抗网络生成式对抗网络生成式对抗网络生成式对抗网络生成式对抗网络生成式对抗网络生成式对抗网络生成式对抗网络
生成对抗网络原理及代码解析.pdf
01-20
GAN
生成对抗网络(GAN).pdf
07-27
生成对抗网络(GAN, Generative adversarial network)自从2014年被Ian Goodfellow提出以来，掀起来了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器生成的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。
生成对抗网络模型
12-26
生成对抗网络GAN网络的原理，进展，方向。综述的比较详细了
对抗生成网络GAN
weixin_30460489的博客
10-04 106
该方法常用于： 图像生成 图像修复，训练用了MSE+Global+Local数据，其中Global+Local判别式用于全局+局部一致性。 图像超分辨率重构 GAN的基本原理，主要包含两个网络，G（Generator）和D（Discriminator），含义如下：（以图像生成为例） G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，...
【Pytorch深度学习实战】（10）生成对抗网络（GAN）
sikh_0529的博客
09-20 1万+
第一步我们训练D，D是希望V(G, D)越大越好，所以是加上梯度(ascending)。第二步训练G时，V(G, D)越小越好，所以是减去梯度(descending)。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说，它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。这样我们的目的就达成了：我们得到了一个生成式的模型G，它可以用来生成图片。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。
《生成对抗网络》原理
不学无术的小镇做题家
11-09 505
1.符号表示 Pg P_{g} Pg​ 表示生成器的分布。 pz(z) p_{z}(z) pz​(z) 表示输入噪声变量的先验。 G(z;θg) G\left(z ; \theta_{g}\right) G(z;θg​) 表示由噪声所生成的分布，其中 G 是由网络层和参数 θ表示的可导函数。 D(x;θd) D\left(x ; \theta_{d}\right) D(x;θd​) 是判别器，D...
深度学习（生成对抗网络GAN）
qq_41514914的博客
05-20 732
目录生成对抗网络GAN本质及组成部分数学原理简单的模型优点缺点深度GAN——DCGAN结构细节模型研究特征分析向量运算总结条件GAN——cGAN文字作为条件文字+位置约束InfoGAN特点 生成对抗网络GAN 本质及组成部分 数学原理 z表示隐随机变量，x表示真实数据 简单的模型 优点 缺点 深度GAN——DCGAN 是指卷积神经网络+GAN 结构细节 模型研究 特征分析 改变部分噪声参数值 向量运算 噪声输入运算，生成不同的图片 方向插值，生成中间朝向数据 总结 条件GAN——c
Python实现生成式对抗网络实战项目
本压缩包标题为“Python实战生成式对抗网络（毕设 + 课设）”，表明其内容不仅涵盖理论知识的讲解，更强调使用Python语言进行实际项目开发与实现，适用于本科毕业设计或课程设计的应用场景。结合描述和标签信息——...
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