生成对抗网络（GAN）原理+tensorflow代码实现

最新推荐文章于 2025-02-18 03:05:49 发布
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生成对抗网络（GAN）的TensorFlow实现
NrfDatabase的博客
09-17 290
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。
深度卷积生成对抗网络TensorFlow代码实现
12-25
Tensorflow implementation of [Deep Convolutional Generative Adversarial Networks](http://arxiv.org/abs/1511.06434) which is a stabilize Generative Adversarial Networks.
生成对抗网络的项目代码
11-22
用jupyter python实现的一个生成对抗网络的项目，实现生成手写数字图片，相关代码及数据集都有
Tensorflow实现GAN生成mnist手写数字图片
06-29
Tensorflow实现GAN生成mnist手写数字图片。 教程见：https://blog.youkuaiyun.com/u012223913/article/details/75051516
GAN 对抗生成网络代码实现
gdtop的个人笔记
05-25 3603
作报告写了ppt，这里po上  更完整的介绍关注专栏生成对抗网络Generative Adversarial Network 本篇的同名博客[生成对抗网络GAN入门指南]（3）GAN的工程实践及基础代码 In [1]: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data i...
生成对抗网络gan原理_送书 | 深入了解GAN生成对抗网络的奇妙之处
weixin_39911567的博客
12-05 240
又到了每周三的送书时刻啦！今天给大家带来的是《深入浅出GAN生成对抗网络 原理剖析与TensorFlow实践》 (文末查看送书规则)导读GAN生成对抗网络，在2014年被提出，随后便引起了大量深度学习研究人员与从业者的关注，GAN以两个网络相互对抗的方式进行训练从而获得有价值的模型，相比与传统的无监督学习的思路，GAN更加清晰易懂以及避开了传统无监督学习中遇到的困难，是这几年论...
一篇读懂生成对抗网络（GAN）原理+tensorflow代码实现(花费10分钟，不要急躁)
Jason160918的博客
10-16 1万+
作者：JASON 2017.10.15   生成对抗网络GAN（Generative adversarial networks）是最近很火的深度学习方法，要理解它可以把它分成生成模型和判别模型两个部分，简单来说就是：两个人比赛，看是 A 的矛厉害，还是 B 的盾厉害。比如，有一个业余画家总喜欢仿造著名画家的画，把仿造的画和真实的画混在一起，然后有一个专家想办法来区分那些是真迹，那些
TensorFlow实战：从零实现生成对抗网络（GAN）生成手写数字（十三）
最新发布
weixin_69882801的博客
02-18 1102
数学推导LD−Ex∼pdatalog⁡Dx−Ez∼pzlog⁡1−DGzLD​−Ex∼pdata​​logDx)]−Ez∼pz​​log1−DGz)))]LG−Ez∼pzlog⁡DGzLG​−Ez∼pz​​logDGz))]
精选资源
GAN生成对抗网络入门与实战（新增Tensorflow2.0代码实现）
08-23
### GAN生成对抗网络入门与实战（新增Tensorflow2.0代码实现） #### GAN简介 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是由Ian Goodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。GAN的核心思想是...
【深度学习】生成对抗网络（GAN）的tensorflow实现
Luqiang_Shi的博客
12-25 5011
【深度学习】生成对抗网络GAN的tensorflow实现一、GAN原理二、GAN的应用三、GAN的tensorflow实现参考资料 GAN（Generative Adversarial Nets）是Goodfellow I. J.大神在2014年提出的（参考资料【1】），在近几年成为人工智能领域研究的热点。本博文讲解最简单的生成对抗网络GAN原理并实现一个简单化GAN的tensorflow代码，可...
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。
生成对抗网络简介（包含TensorFlow代码示例）【翻译】
omnispace的博客
08-23 2693
判别模型 vs. 生成模型示例：近似一维高斯分布提高样本多样性最后的思考关于GAN的一些讨论 最近，大家对生成模型的兴趣又开始出现（OpenAI关于生成模型的案例）。生成模型可以学习如何生成数据，这些数据和我们给定的数据很类似（真实数据）。我们用一个例子来描述这背后的原理，比如，我们希望构建一个模型，可以生成高质量的新闻，那么它必须先学习很多的新闻文章。或者说，模型的内部应当
生成对抗网络——GAN（代码+理解）
热门推荐
CXDNW的博客
06-17 3万+
一、GAN模型介绍GAN，全称 Generative Adversarial Network，即生成对抗网络，是一种基于 对抗学习的深度生成模型。该模型由Ian Goodfellow在 2014年 首次提出，并迅速成为 学术界研究的热点，推动了生成模型领域的发展。GAN模型主要由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。，其 输入是 随机噪声，输出则是 生成的样本。。2. 判别器：判别器模型同样。
GAN的理解与TensorFlow的实现
小亮Machine Learning
08-04 6913
GAN的理解与TensorFlow的实现 前言 本文会从头介绍生成对抗式网络的一些内容，从生成式模型开始说起，到GAN的基本原理，InfoGAN，AC-GAN的基本科普，如果有任何有错误的地方，请随时喷，我刚开始研究GAN这块的内容，希望和大家一起学习。 生成式模型 何为生成式模型？在很多machine learning的教程或者公开课上，通常会把machine learning的...
GAN代码解析(tensorflow实现)文章结尾有GAN资料合集
u013818406的博客
06-25 1万+
虽然暂时还没用到对抗生成网络，但是看过GAN以及WGAN、IRGAN后觉得非常有意思，将博弈论的思路放到了神经网络里面来。主要的思路就是一个生成器与一个分类器，分类器的作用是区分这个数据来源是真实的还是生成器产生的，生成器的作用就是产生新的数据尽可能蒙混分类器不让区分开，在训练过程中交替训练分类器与生成器让两者在竞争中不断进化提高自身的性能，训练完成后分类器和生成器都可以使用，下面边上代码边讲。
GAN生成对抗网络的TensorFlow实现
ciel_monkingjay的博客
12-22 1605
最近在回顾过去所学的知识，生成对抗网络算是主要的研究方向之一，今天突然看到了很久之前的一份代码，拿出来复习一下生成对抗网络的基本思路，也给想要研究这个方向的同学一点参考。 生成对抗网络本质上就是生成器和判别器相互对抗。下面是判别器的代码def discriminator(images, reuse=None): with tf.variable_scope(tf.get_variable
GAN应用案例+简单代码(基于Tensorflow)
weixin_43196262的博客
06-28 4752
应用案例： https://blog.youkuaiyun.com/qq_25737169/article/details/80874717 Github上GAN zoo. 收集了上百种GAN网络模型： https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo 以下代码用minist数据集，展示如何从一开始的一堆噪声数据，学习到手写的数字，源代码来自：https://sky...
生成对抗网络GAN资料汇总（附pdf下载）
weixin_40920183的博客
10-07 1978
如今，GAN技术已延伸至AI各方向，如图像处理、自然语言处理和语音等。深度学习三巨头之一 Yann LeCun ：“这是过去十年间机器学习领域最让人激动的点子！”。2018 GAN 与人...
tensorflow keras 完整GAN网络代码（面向对象） 利用MNIST手写数据集生成手写数字
qq_44930937的博客
03-25 1144
前言 鉴于网上对于GAN网络代码的结构不太好，甚至无法做到迭代，我决定就GAN网络来写一个拥有能够一目了然的完整结构的代码，以帮助那些和我一样刚开始接触这类网络的人，本篇中的GAN网络由全连接层组成，以此来复现最简单的GAN网络结构。 一、代码结构 代码由全局量、生成器、判别器、GAN网络、训练、范例图片生成以及载入模型生成图片这几个结构组成 二、代码 import numpy as np imp...
掌握GAN对抗生成网络基础——TensorFlow实现指南
描述中提到的"GAN 的基本例程"，说明了这个压缩包内包含的是关于生成对抗网络的基础教程或示例代码，对于初学者或希望了解GAN工作原理的人来说，这是一份宝贵的资源。描述中还提到这个例程能帮助理解生成对抗网络，...
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