用TensorFlow实现的DCGAN深度卷积生成对抗网络实例操作

最新推荐文章于 2024-04-22 23:13:53 发布
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文章标签： tensorflow 生成对抗网络 人工智能
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本文介绍了如何利用TensorFlow实现深度卷积生成对抗网络（DCGAN），通过详细步骤展示DCGAN如何将随机噪声转化为逼真图像，同时阐述了生成器和判别器的网络结构、损失函数以及训练过程。

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生成对抗网络（GANs）是一种强大的深度学习模型，用于生成逼真的图像。深度卷积生成对抗网络（DCGAN）是GAN的一种扩展，通过使用卷积层和转置卷积层来生成高质量的图像。在本文中，我们将使用TensorFlow库来实现一个DCGAN，并生成一些逼真的图像。

首先，我们需要导入所需的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

接下来，我们将定义生成器和判别器网络。生成器网络将输入的随机噪声转换为

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生成对抗网络（GAN）的TensorFlow实现
NrfDatabase的博客
09-17 247
生成器的目标是尽可能欺骗判别器，因此生成器的损失函数是判别器对生成样本的预测与真实标签的交叉熵。判别器的损失函数分为两部分，一部分是对真实样本的预测与真实标签的交叉熵，另一部分是对生成样本的预测与虚假标签的交叉熵。生成器的目标是尽可能欺骗判别器，因此生成器的损失函数是判别器对生成样本的预测与真实标签的交叉熵。判别器的损失函数分为两部分，一部分是对真实样本的预测与真实标签的交叉熵，另一部分是对生成样本的预测与虚假标签的交叉熵。接着，我们将真实样本和假样本分别输入判别器，并计算生成器和判别器的损失。
生成对抗网络（GANs）：实现逼真图像生成的TensorFlow实战
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tensorflow（十）生成式对抗网络（GAN）下篇----tensorflow实现
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12-25
Tensorflow implementation of [Deep Convolutional Generative Adversarial Networks](http://arxiv.org/abs/1511.06434) which is a stabilize Generative Adversarial Networks.
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Dongjiuqing的博客
12-01 428
keras是模仿别人写的，想真正自己去用tensorflow，下面是实现代码。代码仅搭建出了一个大的框架，没有加入一些关键的技巧，网络能跑通，但是精度不高。关键地方做了注释 import tensorflow as tf import numpy as np import keras #获取数据和对数据的预处理 (x_train,y_train),(_,_)=keras.datasets.ci...
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05-04 524
根据mnist数据演示DCGAN的操作实例 导入所需要的包 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 构建数据集 使用的是mnist手写字数据集 (train_image,train_...
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02-06 2277
GAN网络理解和实践
深度卷积生成对抗网络（DCGAN）原理与实现（采用Tensorflow2
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04-22 1159
Ian Goodfellow 在首次提出GAN，使用了形象的比喻来介绍 GAN 模型：生成网络 G 的功能就是产生逼真的假钞试图欺骗鉴别器 D，鉴别器 D 通过学习真钞和生成器 G 生成的假钞来掌握钞票的鉴别方法。这两个网络在相互博弈中进行训练，直到生成器 G 产生的假钞使鉴别器 D 难以分辨。而DCGAN是使用卷积操作和反卷积操作来替代原始GAN中的全连接操作。DCGAN网络结构GAN包含生成网络(Generator, )和判别网络(Discriminator, ),其中 用于学习数据的真实分布,
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GAN网络结构 生成对抗式网络由两个子网络组成，生成网络(Generator，G)和判别网络(Discriminator， D)。 生成网络G用于生成样本，我们希望生成的样本与真实的样本越接近越好。判别网络D是一个二分类模型，用于区分样本的是真样本还是假样本(生成器生成的样本),我们希望判别器能够很好的区别样本的真假。 生成器类似自编码器中的解码部分，将隐变量还原成样本数据，这里的隐变量是一个随机噪声，即生成器的输入是随机噪声，输出是样本数据。如何输出期望的样本，是通过网络训练让生成器去学习期望样本的分布。
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GAN示例代码 该代码是艺术家和评论家的GAN实现，可以参考实现过程加以学习！ import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt tf.set_random_seed(1) np.random.seed(1) # Hyper Parameters BATCH_SIZE = 64 LR_G = 0.0001 # learning rate for generator LR_D = 0.0
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在训练过程中，我们首先使用真实图像训练判别器，并使用生成器生成一批假图像。然后，我们使用真实图像的标签（1）和假图像的标签（0）训练判别器。接下来，我们训练生成器，使其生成的图像能够欺骗判别器。我们的目标是训练一个GAN模型，使其能够生成与MNIST数据集中的图像相似的新图像。生成器负责生成逼真的图像，而判别器负责将生成的图像与真实图像区分开来。我们将从MNIST数据集中随机选择一批真实图像作为训练数据，并生成一批与训练数据大小相同的噪声向量作为输入。我们将冻结判别器的参数，只训练生成器。
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生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。生成器负责生成新的图像，判别器负责判断输入图像是真实的还是由生成器生成的。此外，GAN 模型也有很多变体和改进方法，比如条件 GAN、WGAN、DCGAN 等，它们可以生成更真实、更多样化的图像。总之，GAN 模型是深度学习领域的一个重要研究方向，它在图像生成以外的领域也有着广泛的应用前景。
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