CGAN-条件生成式对抗网络

最新推荐文章于 2025-04-28 00:30:00 发布
最新推荐文章于 2025-04-28 00:30:00 发布
阅读量877 收藏
点赞数
分类专栏： GAN（生成对抗神经网络） 文章标签： tensorflow 神经网络 机器学习 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_48360907/article/details/115090786
版权
这篇博客介绍了生成对抗网络（GANs）的基本原理，包括由生成模型G和判别模型D组成的双模系统，用于训练生成数据分布。G尝试从噪声分布中创建逼真的样本，而D则试图区分真实数据和G生成的样本。当条件信息如类别标签加入时，GANs可以扩展为条件生成对抗网络（cGANs），允许根据给定条件生成样本。在训练过程中，G和D通过最小-最大博弈进行优化。

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

在这里插入图片描述

1：Generative Adversarial Nets
生成对抗网络最近被引入作为一种训练生成模型的新方法。它们由两个“对抗性”模型组成：生成模型G捕获数据分布，还有一个判别模型D，该模型估计样本来自训练的概率数据而不是G。G和D都可以是非线性映射函数，例如多层感知器。要了解数据数据x上的生成器分布pg，生成器可从中构建映射函数
到数据空间的先前噪声分布pz（z）为G（z;θg）。 鉴别器D（x;θd）输出一个单一的标量，表示x来自训练数据而不是pg的概率。 G和D都同时训练：我们调整G的参数以使log（1 − D（G（z））最小并调整D的参数以使logD（X）最小，就好像它们遵循两个玩家的最小-最大价值函数为V（G，D）的游戏：在这里插入图片描述
2:Conditional Adversarial Nets
如果生成器和判别器都以某些额外信息y为条件，则生成对抗网络可以扩展为条件模型。 y可以是任何种类的辅助信息，例如类别标签或其他形式的数据。 我们可以通过喂y来进行调节进入鉴别器和生成器作为附加输入层。2个在生成器中，先验输入噪声pz（z）和y组合为联合隐藏表示，并且对抗性训练框架在如何隐藏表示的构成方面具有相当大的灵活性。 1个在判别器中，x和y表示为输入，并带有判别函数（体现为在这种情况下，由MLP再次进行）。两人minimax游戏的目标函数为Eq 2
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

CGAN：条件生成式对抗网络
新兴IT民工的专栏
05-21 654
基于最基本的GAN网络，后面衍生出了大量的生成式网络，接下来准备将这些各种各样的GAN网络的论文进行一下解读。这一篇来说一下CGAN，条件生成式对抗网络。CGAN的这篇论文比较短：《Conditional Generative Adversarial Nets》，只有7页，内容也不多，主要就是在GAN网络的基础上增加了一些先验知识，也可以说是label。
生成对抗网络 | 条件生成对抗网络（CGAN）
前程算法屋的博客
01-27 1028
生成对抗网络 | 条件生成对抗网络（CGAN）
【深度学习】深入解析生成对抗网络（GAN）
颜淡慕潇
12-17 1万+
本文将深入探讨GAN的基本原理、训练过程、变体及应用，以及面临的挑战和未来的发展方向。
生成对抗网络(GAN)深度解析：原理、架构与应用全景
最新发布
嗨，欢迎来到我的 优快云 博客小天地！一名深耕多年的技术发烧友。在这里，我将把日常工作中积累的宝贵经验，从复杂架构设计的精妙之处，到代码优化的实战技巧，毫无保留地分享给大家。
04-28 7727
生成对抗网络(GAN)深度解析：原理、架构与应用全景
【计算机视觉|生成对抗】条件生成对抗网络（CGAN）
远
08-11 2177
生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）[8] 最近被引入为训练生成模型的一种新颖方法。在这项工作中，我们介绍了生成对抗网络的条件版本，通过简单地将我们希望依赖的数据yyy同时提供给生成器和判别器，就可以构建它。我们展示了这个模型可以生成依据类标签条件化的MNIST数字。我们还说明了如何使用这个模型学习一个多模态模型（multi-modal model），并提供了一个初步的图像标记应用示例，在其中我们展示了如何使用这种方法生成并不是训练标签部分的描述性标签。
深度探索：机器学习中的 条件生成对抗网络（Conditional GAN, CGAN）算法原理及其应用
qq_51320133的博客
04-21 5093
条件生成对抗网络（CGAN）通过引入条件变量，实现了对生成样本属性的精准控制，极大地拓宽了GAN的应用范围。尽管训练难度和条件依赖性等问题尚待进一步解决，但CGAN已在图像生成、跨模态学习等多个领域取得了显著成果。随着研究的深入，未来有望在以下几个方向取得突破： 稳定性和收敛性改进：研发新型训练策略和网络架构，提高CGAN的训练效率和稳定性。 高级条件控制：探索更复杂的条件表示和融合机制，以应对高维度、非线性条件变量。 跨模态和多任务学习：结合更多模态数据，实现更丰富的跨模态生成任务，并在单一模型中处理多
深度学习之条件生成对抗网络（Conditional GANs, cGANs）
JustinMars的博客
06-14 903
在传统的GANs中，生成器从潜在空间中学习到一个映射，直接生成接近真实数据分布的样本。而在cGANs中，生成器和判别器除了输入潜在变量（通常是一个随机向量），还接收额外的条件信息。这些条件信息可以是类别标签、文本描述或其他形式的属性，用于指导生成器生成具有特定属性的数据。
CGAN-条件生成式对抗网络（附源代码，可以直接运行）
qq_29462849的博客
06-02 1万+
简介 所谓CGAN，就是conditional Gan，针对GAN本身不可控的缺点，加入监督信息，指导GAN网络进行生成。关于GAN，可以参考这篇博客，GAN算法讲解。 不同之处 CGAN和GAN唯一不同处就是，CGAN是在条件下的概率，y就是加入的监督信息，比如说MNIST数据集可以提供数字label信息，人脸生成可以提供性别、是否微笑、年龄等信息。从下面的公式可以看出，CGAN和GAN几...
AIGC实战——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Net, CGAN)
盼小辉丶的博客
12-18 8007
在本节中，构建了一个条件生成对抗网络 (Conditional Generative Adversarial Net, CGAN)，通过将标签作为输入传递给判别器和生成器，能够生成可控类别的图像，这是由于标签为网络提供了额外的信息，以便使生成的输出与给定的标签相关联。
PyTorch深度学习实战（35）——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)
盼小辉丶的博客
01-28 6749
条件生成对抗网络通过整合条件信息和潜在空间噪声，能够根据特定的条件生成具有一定属性或风格的合成数据，为许多创造性和应用型任务提供了强大的工具和手段。本节中，介绍了条件生成对抗网络的基本原理，并利用 PyTorch 实现条件生成对抗网络生成指定性别的人脸图像。
课程设计，竞赛方案，采用 Jittor 神经网络框架，基于 MNIST 数据集，使用 CGAN 条件生成对抗网络进行手写数字生成
06-07
采用 Jittor 神经网络框架，基于 MNIST 数据集，使用 CGAN 条件生成对抗网络进行手写数字生成任务。 实现效果 模拟手机号码 所需环境 Window, Linux，Mac 均可，主要依赖于 Jittor 神经网络框架的安装环境。 ...
GANs学习系列(6):条件生成式对抗网络Conditional Generative Adversarial Networks
热门推荐
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
11-30 3万+
【前言】      本文首先介绍生成式模型，然后着重梳理生成式模型（Generative Models）中生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文，着重梳理了主干论文之间的联系与区别，揭示生成式对抗网络的研究脉络。  本文涉及的论文有：  [1] Goodfe
240929-CGAN条件生成对抗网络
weixin_66378701的博客
09-29 1504
前面我们学习了GAN（）和DCGAN（），接下来继续来看CGAN（Conditional GAN）条件生成对抗网络。
人工智能--生成对抗网络
看，好自为之的博客！！！
12-29 1450
理解生成对抗网络的基本原理和掌握利用生成对抗网络生成新样本的方法
DeepChem14:条件生成对抗网络
lishaoan77的专栏
03-03 446
生成对抗网络是一种产生模型。它由两部分组成，分别称为“生成器”和“分判器”。生成器以随机值为输入，并将输入转换为可以作为训练数据的输出。分判器将样作为输入并尽量区分真实的训练样本和生成器产生的样本。它们两一起训练。分判器越来越能判别真假，生成器越来越能骗分判器。 条件GAN (CGAN)允许增加输入到生成器和分判器使它们的输出是有条件的。例如，可能是类的标签，GAN试图学习不同类的数据分布的变化。 例如我们将产生包含2D椭圆的数据分布集，位置、形状和方向是随机的。每个类对应不同的椭圆。我们来随机的产生椭
条件生成对抗网络（CGAN）
ynn4818172的博客
11-10 8528
记录一下 上资源：（github）， 基于Pytorch的条件对抗生成网络 我主要研究其中的CGAN部分，所有代码如下： import argparse import os import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import torchvision.transforms as transforms from torchvision.utils import save_image from torch.util
渐进结构—条件生成对抗网络（PSGAN）
weixin_34392435的博客
05-15 856
  Full-body High-resolution Anime Generation with Progressive Structure-conditional Generative Adversarial Networks，即用PSGAN生成高分辨率的全身动画。据了解，DeNA的业务涵盖社交游戏、电子商务等领域，此前公司推出的手游《忍者天下》也在中国市场取得了骄人的成绩。昔日忍者化身...
GAN学习记录（四）——条件生成对抗网络CGAN
yunlong_G的博客
05-03 1万+
条件生成对抗网络CGAN CGAN是最早使目标数据生成成为可能的GAN创新之一，可以说是最具影响力的一种。接下来，介绍CGAN的工作方式以及如何用MNIST数据集实现它的小规模版本。 CGAN原理 生成器学习为训练数据集中的每个标签生成逼真的样本，而鉴别器则学习区分真的样本-标签对与假的样本-标签对。半监督GAN的鉴别器除了区分真实样本与伪样本，还为每个真实样本分配正确的标签；而CGAN中的鉴别器不会学习识别哪个样本是哪个类。它只学习接受真实的且样本-标签匹配正确的对，拒绝不匹配的对和样本为假的对。 例如：
图像生成中的条件生成对抗网络设计
chenmuchen_的博客
02-28 955
图像生成是计算机视觉领域的一个重要研究方向，而条件生成对抗网络作为一种强大的模型架构，为图像生成任务带来了全新的变革。与传统的生成对抗网络不同，条件生成对抗网络在图像生成中引入了条件信息，使得生成结果更加具有可控性和实用性。（2）数据增强和样本生成：条件生成对抗网络不仅可以生成逼真的假图像，还可以通过输入具体的条件信息，生成更多样化和丰富的图像数据。（3）跨域图像生成：将条件生成对抗网络应用于跨域图像生成，实现不同领域、不同模态之间的图像生成和转换。二、条件生成对抗网络的优势和应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值