关于GAN的一些资料

最新推荐文章于 2024-08-18 10:30:05 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： GAN资料
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VAE, BIRVAE, NSGAN, MMGAN, WGAN, WGANGP, LSGAN, DRAGAN, BEGAN, RaGAN, InfoGAN, fGAN, FisherGAN pytorch code

初学GAN（WGAN-gp)生成直线的小实验，以及一个可能很有用的小想法——加校正的WGAN-gp
whycadi的专栏
03-27 5883
训练GAN时同时训练判别器和生成器，节省时间。使用一个学习得到的校正器，提高WGAN网络生成的数据的质量。
关于GAN
weixin_32888153的博客
12-11 348
最近gan异常的火，应老师要求写一个gan。网上有很多gan的实例，比如下面这个链接里的：https://blog.youkuaiyun.com/jiongnima/article/details/80033169?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg写的很详细，解释很到位。 运行上述文件可以看出训练到后面多样性消失，生成的图片都是1 我写的代码和上面的不大一样，大家可以参考看看 im...
GAN详细介绍。
赵凯月的博客
06-16 3965
目录： 新手村 1.1. 应用 1.2. GAN的问题 1.2.1. Mode collapse（模式坍塌） 1.2.2. Diminished gradient （梯度衰退） 1.2.3. Non-convergence（不收敛） 1.3 评价指标（IS 和FID） 各种各样的GAN（按照创新方向分类GAN） 2.1. 网络设计 2.1.1. DCGAN 2.1.2. CGAN 2.1.3. Stacked or progressive GAN 2.2. Cost function 2.2.1. 添加新
我见过的GAN资料
binqiang2wang
04-21 241
CycleGAN原理及实验（TensorFlow） [GAN笔记] CycleGAN 干货 | 孪生三兄弟 CycleGAN, DiscoGAN, DualGAN 还有哪些散落天涯的远亲 DiscGAN 深度学习之文本生成图片 :这个大部分用GAN做的。 ...
记录一些常见GAN的学习资料
u014696804的博客
06-14 302
1.DCGAN （DCGAN — Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks） 【Paper】 ： http://arxiv.org/abs/1511.06434 【github】 : https://...
GAN的设计资料 GAN的设计资料
09-17
GaN（氮化镓）基场效应晶体管（FET）作为现代电子设备中的重要组件，其高效能与低能耗特性使其在电力电子技术中占据着举足轻重的地位。通过本文档所提供的信息，我们将深入探讨GaN基FET的诸多方面，从其工作机理到...
GAN资料——代码、论文、各种资料
09-21
标题"GAN资料——代码、论文、各种资料"表明这是一个关于Generative Adversarial Networks（GANs）的学习资源集合，包含了代码实现、相关论文以及其他多种形式的资料。GANs是一种深度学习框架，主要用于生成逼真的新...
GAN.rar_989gan_gan63.com_www.348gan com_www.989gan_人工智能
09-15
标题中的“GAN.rar”指的是一个压缩包文件，其可能包含了关于 Generative Adversarial Networks（生成对抗网络，简称GAN）的资料。GAN是人工智能领域的一个重要分支，它由Ian Goodfellow等人在2014年提出，主要用于...
TI最新可驱动GAN MOS资料
11-09
### TI 最新可驱动 GAN MOS 资料解析 #### 概述 根据所提供的文件信息，本资料主要介绍的是德州仪器（Texas Instruments, TI）的一款高性能产品——UCC28780 高频有源钳位反激式控制器。这款控制器专为提升采用...
34种不同类型的GAN网络
03-16
本资料包“34种不同类型的GAN网络”涵盖了GAN的各种变体，旨在为学习者提供全面的GAN学习资源。以下将详细介绍其中的一些重要GAN模型及其应用场景： 1. **基本GAN**: 基本的GAN模型由生成器和判别器组成，生成器...
Python-DCGANLSGANWGANGPDRAGANPyTorch
08-09
DCGAN LSGAN WGAN-GP DRAGAN PyTorch
损失函数
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weixin_37136725的博客
02-08 2万+
目录：一、0-1损失函数二、平方损失函数（Square Loss）：主要是最小二乘法（OLS）中； 三、绝对值损失函数四、对数损失函数（Cross Entropy Loss，Softmax Loss ）：用于Logistic 回归与Softmax 分类中； 五、指数损失函数（Exponential Loss） ：主要用于Adaboost 集成学习算法中； 六、铰链损失函数（Hinge Loss）：...
【亲测免费】 NSGANetV2：进化多目标代理辅助神经架构搜索
gitblog_00769的博客
08-18 431
NSGANetV2：进化多目标代理辅助神经架构搜索 项目介绍 NSGANetV2 是一个高效的神经架构搜索（NAS）算法，旨在生成针对特定任务的模型，这些模型在多个竞争目标下表现出色。该算法结合了两种代理：一种在架构级别提高样本效率，另一种通过超网在权重级别提高梯度下降训练效率。NSGANetV2 由 Zhichao Lu 等人开发，并在欧洲计算机视觉会议（ECCV）上发表。 项目技术分析 NSG...
wgan人脸_假作真时真亦假 人工智能时代的真假人脸
weixin_39624094的博客
11-22 292
导言深度学习(deep learning)作为最重要的新一代人工智能技术需要大量的数据作为驱动(data-driven)，数据量的大小在一定程度上决定了深度学习模型性能的好坏。深度学习的研究很多情况下都是基于已有的数据集，而并不关心数据的来源和获取。近年来，越来越多的研究者开始关注数据的生成问题，即期望利用深度学习算法来随机产生逼真的假数据，达到以假乱真的效果。随着生成模型的不断研究尤其...
WGAN-GP方法介绍
子燕若水的博客
06-23 1万+
原文标题：Improved Training of Wasserstein GANs 原文链接：[1704.00028] Improved Training of Wasserstein GANs 背景介绍 训练不稳定是GAN常见的一个问题。虽然WGAN在稳定训练方面有了比较好的进步，但是有时也只能生成较差的样本，并且有时候也比较难收敛。原因在于：WGAN采用了权重修剪（weight clipping）策略来强行满足critic上的Lipschitz约束，这将导致训练过程产生一些不希望的行为。本文提出
[生成对抗网络GAN入门指南]（6）WassersteinGAN-GP
gdtop的个人笔记
02-12 5835
本篇blog的内容基于原始论文WassersteinGAN-GP(NIPs2017)和《生成对抗网络入门指南》第五章。 一、权重裁剪的问题（为什么要改进GP）        WGAN理论中前提条件是1-Liposchitz条件，而对应使用的方法是权重剪裁，希望把网络固定在一个大小范围内。        但是后来发现权重剪裁有许多问题，所以改进WGAN-GP，使用一种叫做梯度惩罚（gradie...
架构搜索文献笔记（3）：《NSGANetV2：进化的多目标替代辅助的神经体系结构搜索》
Hankerchen的博客
06-30 938
论文《You Only Search Once: A Fast Automation Framework for Single-Stage DNN/Accelerator Co-design》-2021** 一、摘要 摘要—DNN/加速器协同设计在提高质量R和性能方面具有巨大的潜力。典型的方法将设计流程分为两个阶段： （1）设计一个精度最高的特定于应用程序的DNN模型； （2）考虑DNN特定特性构建加速器。虽然人们致力于提高DNN的准确性做出了重大努力；在构建一个特定的基于神经网络的系统时，它在承诺结合精度
GaN双脉冲资料
最新发布
03-13
### GaN氮化镓双脉冲技术概述 GaN（氮化镓）作为一种宽禁带半导体材料，在高频、高效功率转换应用中展现出显著优势[^1]。双脉冲测试是一种用于评估功率器件动态特性的方法，尤其适用于研究开关行为及其损耗特性。 #### 双脉冲测试原理 在双脉冲测试中，通过向被测设备施加两个连续但间隔一定时间的电流脉冲来模拟实际工作条件下的瞬态过程。这种测试可以精确测量导通和关断期间的能量损失情况以及恢复特性[^2]。 对于基于GaN的技术而言，由于其独特的物理属性——高电子迁移率和击穿场强，使得这些器件能够在更高的频率下运行并保持较低的热效应影响。因此,GaN基双脉冲测试不仅能够提供传统硅基MOSFET无法比拟的时间分辨率,还允许更深入地了解内部机制变化规律[^3]。 ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def double_pulse_test(current_amplitude, pulse_width, interval_time): time = np.linspace(0, (pulse_width * 2 + interval_time)*1e-6 , num=1000) current_waveform = np.zeros_like(time) # Generate first pulse mask_first_pulse = ((time >= 0) & (time < pulse_width*1e-6)) current_waveform[mask_first_pulse] = current_amplitude # Generate second pulse after an interval mask_second_pulse = ((time >= interval_time*1e-6) & (time < (interval_time+pulse_width)*1e-6)) current_waveform[mask_second_pulse] = current_amplitude plt.plot(time*1e6, current_waveform,'r-',label='Current Waveform') plt.xlabel('Time ($\mu$s)') plt.ylabel('Current (A)') plt.title('Double Pulse Test Current Waveform') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() double_pulse_test(10, 5, 8) ``` 此代码片段展示了如何生成一个简单的双脉冲波形图，这对于理解实验设置中的信号形态非常有帮助。
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