生成对抗网络教程 - 详细解析

最新推荐文章于 2024-09-09 11:23:32 发布
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文章标签： 生成对抗网络 人工智能 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/NrfDatabase/article/details/133228441
本文提供了一个详细的生成对抗网络（GAN）教程，解释如何使用Python和TensorFlow库创建一个简单的GAN模型，该模型针对MNIST数据集进行训练，生成逼真的手写数字图像。教程涵盖了生成器和判别器模型的定义、损失函数、优化器、训练循环以及样本生成与可视化。

生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，用于生成具有逼真度的新样本。它由两个主要组成部分组成：生成器和判别器。生成器试图生成逼真的样本，而判别器则尝试区分生成器生成的样本和真实样本。通过这种对抗的过程，GAN可以不断改进生成器的能力，使其生成更加逼真的样本。

在本教程中，我们将详细介绍如何使用Python和TensorFlow库来实现一个简单的生成对抗网络。我们将使用MNIST数据集，该数据集包含手写数字图像，使我们能够生成逼真的手写数字。

首先，我们需要导入所需的库：

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

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Python深度学习【GAN生成对抗网络系列】 用GAN生成mnist手写数字图片
若北辰
12-23 1644
生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，由 Ian Goodfellow 和他的同事在 2014 年首次提出。GAN 是一种非常强大和独特的神经网络架构，用于生成新的、与训练数据相似的数据样本。它在图像生成、艺术创作、音频生成和其他领域取得了显著的成果。
生成对抗网络-手写体识别（GAN-MNIST）
08-19
面向对象设计风格，采用TensorFlow框架，结构清晰，代码易读易理解。生成器网络和判别其网络，不需要修改参数，下载就可以运行，只需调整网络批次一个参数。
（6-2）TensorFlow生成式对抗网络实战：生成对抗网络实现MNIST识别
码农三叔
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在这个过程需要注意，需要分别训练两个网络，因为判别器和生成器的优化器是不同的。由本章前面的学习可知，生成对抗网络由生成模型和判别模型组成，首先编写函数make_generator_model()构建生成模型G生成手写体数字。在本节的内容中，将通过一个具体实例来讲解使用生成对抗网络的过程。本实例的功能是基于MNIST数据集，使用生成对抗网络生成手写体数字。使用函数save()将训练的模型保存为“mnist_dcgan_tf2.h5”，然后使用这个模型文件生成数字测试图。图6-2 生成的数字测试图。
GAN(生成对抗网络)生成FashionMNIST图像Pytorch实现(附完整代码！！！)
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09-09 1394
我们先看名字，生成对抗网络，“生成“的意思就是是一个可以生成数据的模型，也即生成式模型。生成式模型是当前研究的热点，目前大模型大部分都是生成式模型，例如chatgpt可以文本生成文本（文本问答式），文本生成图像等。那么“对抗”怎么理解呢？其实“对抗”在GAN中很形象：在GAN中有一个判别器，有一个生成器。生成器的目的是生成假数据，例如生成不存在的图像，欺骗判别器（让判别器无法判别数据到底是真实存在的还是生成器生成的）。判别器的目的是判别真实数据和生成器生成的假数据。
生成对抗网络GAN（MNIST实现、时间序列实现）
爱猫的小学森
01-17 4342
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。它由两个主要组件组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。GAN的目标是通过两个网络之间的对抗学习来生成逼真的数据。生成器（Generator）： 生成器是一个神经网络，它接收一个随机噪声向量作为输入，并试图将这个随机噪声转换为逼真的数据样本。在训练过程中，生成器不断试图提高生成样本的质量，使其能够欺骗判别器。
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05-08
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GAN-基于Pytorch在CelebA数据集上训练DCGAN生成对抗网络-附项目源码-优质项目实战.zip
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