关于GAN的一个小问题，希望有人能帮我解答一下。

最新推荐文章于 2024-09-25 13:04:49 发布
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分类专栏： 笔记
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本文探讨了GAN（生成对抗网络）的损失函数如何被分解为两个部分，并解释了这两个公式之间的转换逻辑。对于深入理解GAN的工作原理及优化策略，提供了关键的数学理论支撑。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

loss
请问为什么GAN的损失函数可以写成两个分块，下面两个公式为什么能变成上面这个式子。(哪本书上有这类公式，望告知)不胜感激。

深度学习图像修复算法PD-GAN模型复现问题，如何解决？
**My Coding Family**
01-14 733
🏆本文收录于专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家！持续更新中，up！up！up！！
VAE与GAN：比较与对比，了解它们的差异与优势
AI天才研究院
12-28 1208
变分自动编码器（VAE）是一种生成模型，它可以用来学习数据的概率分布，并生成类似于训练数据的新样本。VAE 的核心思想是将生成模型与判别模型结合，通过最小化重构误差和KL散度来学习数据分布。这种方法可以在生成图像、文本、音频等方面取得很好的效果。本文通过对比分析了变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的核心概念、算法原理和具体代码实例，并讨论了它们的未来发展趋势与挑战。VAE 和 GAN 都是深度学习领域的重要技术，它们在图像生成、文本生成等多个领域具有广泛的应用前景。
记录一次与大神们的关于GAN应用于NLP的讨论
加勒比海鲜王
08-27 5655
保留初心，砥砺前行 说实话，是聆听了大神们，本人只是捧哏似的嗯、啊了几句。之前paperweekly的GAN讨论组要进行一次讨论，给出了很多议题进行投票。里边有GAN in NLP、GAN and RL、半监督GAN等我比较感兴趣的话题。也有图像相关的关于GAN的正统问题。没想到最后GAN in NLP获得了最多的票数。我原来对于把GAN应用于NLP叫做剑走偏锋，没想到志同道合的人这么多…接下来是对
生成式对抗网络（GAN）相关问题汇总（较全面）
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Briwisdom的博客
11-11 2万+
今年暑假在北京大学参加了一个月的人工智能DeeCamp训练营培训，期间实践课题是：基于文本的图像生成，用到了各种GAN网络对比试验结果。当时只是想着实验各种GAN看效果，对于每一个GAN都有什么改进一知半解。接下来还要指导一篇基于GAN的水下图像生成本科生毕设，现在整理一下网上的资源，慢慢学习。 0. GAN简介 GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是...
用GAN进行图像去噪的邮件解答
⚡
10-25 4776
继用GAN进行图像去噪【ImageDenoisingGAN】Image Denoising Using a Generative Adversarial一文发表后，近来收到不少邮件，在此刊登，供大家答疑解惑，也欢迎大家交流。因为本人才疏学浅，所以回答有误的地方也欢迎大家指正。
GAN 生成模型：生成器 (Generator) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
09-25 1257
近年来,随着深度学习技术的快速发展,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)作为一种强大的生成模型引起了广泛关注。GAN 由 Ian Goodfellow 等人于2014年提出,它能够学习数据分布,并生成与真实数据极其相似的样本。GAN 在图像生成、图像翻译、语音合成等领域取得了令人瞩目的成果。GAN 的核心思想是让两个神经网络相互博弈,最终学习到真实数据的分布。生成器接收随机噪声作为输入,生成假样本;判别器接收真实样本和生成的假样本,判断它们是否为真。
GAN生成器好坏之评价方法
前行居士
09-06 1545
具体来讲，如 果什么图片输入到图像分类系统中的输出都是第二种类别，那代表说每一张图片也许都很像， 也就代表输出的多样性是不够的，那如果另外一个案例不同张图片丢进去，它的输出分布都 不一样，那就代表说多样性是够的。你的产生出来的数据，只有真实数据的一部分，单纯看产生出来的数据， 你可能会觉得还不错，而且分布的这个多样性也够，但你不知道真实数据的多样性的分布其 实是更大的。模 式崩塌是指在训练GAN的过程中遇到的一个状况，假设如图2蓝色的星星是真正的数据 的分布，红色的星星是GAN的模型的分布。
生成式对抗网络(GAN)的数学原理与实现
AI天才研究院
04-07 1038
生成式对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是近年来机器学习领域最具影响力的创新之一。它由Ian Goodfellow等人在2014年提出,通过让两个神经网络相互对抗的方式来学习生成符合真实数据分布的样本。GAN在图像生成、风格迁移、超分辨率等领域取得了突破性进展,引发了学术界和工业界的广泛关注。本文将深入探讨GAN的数学原理和实现细节,希望能够帮助读者全面理解这一重要的机器学习模型。GAN作为机器学习领域的一项重大创新,在过去几年里取得了令人瞩目的进展。
一个CV算法工程师在技术方面的小反思
3D视觉工坊
08-07 903
作者丨努力的伍六七@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/395255446编辑丨极市平台导读正如作者所说，做一个算法工程师最重要的素质是在海量的...
infor：数字化转型助力制造企业蜕变.pdf
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【Java毕业设计】勤无忧考勤工具 - 论文、源码、PPT，打造毕业作品.zip
05-08
此压缩包包含了本毕业设计项目的完整内容，具体包括源代码、毕业论文以及演示PPT模板。 开发语言：Java 框架：SSM（Spring、Spring MVC、MyBatis） JDK版本：JDK 1.8 或以上 开发工具：Eclipse 或 IntelliJ IDEA Maven版本：Maven 3.3 或以上 数据库：MySQL 5.7 或以上 项目配置完成后即可运行，若需添加额外功能，可根据需求自行扩展。 运行条件 确保已安装 JDK 1.8 或更高版本，并正确配置 Java 环境变量。 使用 Eclipse 或 IntelliJ IDEA 打开项目，导入 Maven 依赖，确保依赖包下载完成。 配置数据库环境，确保 MySQL 服务正常运行，并导入项目中提供的数据库脚本。 在 IDE 中启动项目，确认所有服务正常运行。 主要功能简述： 请假审批流程：系统支持请假申请的逐级审批，包括班主任审批和院系领导审批（针对超过三天的请假）。学生可以随时查看请假申请的审批进展情况。 请假记录管理：系统记录学生的所有请假记录，包括请假时间、原因、审批状态及审批意见等，供学生和审批人员查询。 学生在线请假：学生可以通过系统在线填写请假申请，包括请假的起止日期和请假原因，并提交给班主任审批。超过三天的请假需经班主任审批后，再由院系领导审批。 出勤信息记录：任课老师可以在线记录学生的上课出勤情况，包括迟到、早退、旷课和请假等状态。 出勤信息查询：学生、任课老师、班主任、院系领导和学校领导均可根据权限查看不同范围的学生上课出勤信息。学生可以查看自己所有学年的出勤信息，任课老师可以查看所教班级的出勤信息，班主任和院系领导可以查看本班或本院系的出勤信息，学校领导可以查看全校的出勤信息。 出勤统计与分析：系统提供出勤统计功能，可以按班级、学期等条件统计学生的出勤情况，帮助管理人员了解学生的出勤状况。 用户管理：系统管理员负责管理所有用户信息，包括学生、任课老师、班主任、院系领导和学校领导的账号创建、权限分配等。 数据维护：管理员可以动态更新和维护系统所需的数据，如学生信息、课程安排、学年安排等，确保系统的正常运行。 系统配置：管理员可以对系统进行配置，如设置数据库连接参数、调整系统参数等，以满足不同的使用需求。 身份验证：系统采用用户名和密码进行身份验证，确保只有授权用户才能访问系统。不同用户类型（学生、任课老师、班主任、院系领导、学校领导、系统管理员）具有不同的操作权限。 权限控制：系统根据用户类型分配不同的操作权限，确保用户只能访问和操作其权限范围内的功能和数据。 数据安全：系统采取多种措施保障数据安全，如数据库加密、访问控制等，防止数据泄露和非法访问。
【电子设计竞赛】具有发电功能的储能小车设计与制作：高职高专组比赛任务及要求详解
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内容概要：本文档为2021年全国大学生电子设计竞赛的试题，针对“具有发电功能的储能小车”这一主题进行了详细的任务描述、要求说明及评分标准设定。任务要求设计并制作一款以超级电容为储能元件的手动发电智能小车，通过在特定区域内往复运动完成充电，之后按照规定执行直线行驶或沿圆形轨迹行驶的动作，并具备LED指示、液晶显示行驶距离等功能。基本要求涵盖小车的充电、启动控制、行驶距离等；发挥部分则增加了循迹行驶、硬币探测等挑战性任务。文档还对竞赛规则、测试条件等做了明确说明； 适合人群：参加全国大学生电子设计竞赛的高职高专组学生； 使用场景及目标：①为参赛队伍提供具体的设计与制作指导；②确保各参赛队伍理解竞赛规则、评分标准，以便准备比赛； 阅读建议：仔细研读任务要求和评分细则，确保设计方案符合所有规定，同时关注发挥部分以争取更高分数。
汽车BCM程序源代码解析：灯光控制、雨刮洗涤、遥控及通讯功能的实现
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内容概要：本文详细介绍了汽车BCM（车身控制模块）程序源代码的关键功能和技术细节。首先探讨了BCM对外部灯光（如前照灯、转向灯、雾灯等）和内部灯光（如顶灯、门灯等）的精确控制机制，确保驾驶员和乘客的安全与舒适。其次，阐述了BCM对前后雨刮和洗涤系统的智能控制，提升车辆在恶劣天气条件下的能见度。接着，讲解了遥控钥匙（RKE）和门锁系统的运作方式，使车主能够远程操控车辆。最后，深入分析了CAN/LIN通讯和ISO15765诊断协议的应用，确保车辆各模块之间的高效协同和故障诊断。文中还展示了部分伪代码示例，帮助读者更好地理解BCM的具体实现。 适用人群：汽车电子工程师、嵌入式软件开发者、汽车爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解汽车BCM工作原理的技术人员，旨在掌握BCM在灯光控制、雨刮洗涤、遥控及通讯等方面的具体实现方法，从而应用于实际项目开发或故障排查。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还附有简单代码示例，便于读者理解和实践。
毕业论文-深蓝AI智能名片小程序1.7.1-整站商业源码.zip
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帮我写一个基于gan的图片分类python代码
04-19
好的，我可以为您提供一个基于 gan 的图片分类 Python 代码示例。如下： ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf # 定义生成器 def generator(model): noise = tf.random.normal([1, 100]) image = model(noise, training=False) plt.imshow(image[0, :, :, 0], cmap='gray') plt.show() # 加载生成器模型 gan_model = tf.keras.models.load_model('gan.h5') # 加载测试图片 test_image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('test_image.jpg', grayscale=True, target_size=(28,28)) test_image = np.array(test_image) # 将测试图片标准化 test_image = (test_image - 127.5) / 127.5 test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0) # 预测生成器输出结果 generator(gan_model) ``` 注意：这仅是一个示例，仅供参考。具体实现可能需要根据您的具体需求进行修改。
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