中文核心项目：对抗神经网络 CGAN实战详解 完整代码数据可直接运行

已于 2023-12-04 23:00:29 修改
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分类专栏： 中文核心论文实战项目集合 文章标签： 神经网络 人工智能 深度学习
于 2023-12-04 22:52:30 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/134795881
本文深入探讨了CGAN（条件对抗网络）在深度学习中的应用，通过视频讲解和代码示例详细阐述了训练过程和不同epoch下模型的变化趋势。提供完整的项目代码和数据，可以直接运行体验。

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

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对抗神经网络 CGAN实战详解 完整数据代码可直接运行
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AIGC实战——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Net, CGAN)
盼小辉丶的博客
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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。
CGAN源代码
06-02
CGAN条件生成式对抗网络源代码，可以直接运行，不错的参考资料
从零使用Python 实现对抗神经网络GAN
算法channel
03-07 927
你好，我是郭震这篇从零使用Python，实现生成对抗网络（GAN）的基本版本。GAN使用两套网络，分别是判别器（D)网络和生成器（G)网络，最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么，两套网络如何结合在一起，及优化的目标即cost function如何定义。通俗来讲，两套网络结合的方法，就是G会从D的判分中不断提升生成能力，要知道G最开始的输入全部是噪点，这个思想也是文生图，文生视频的基石。下...
CGAN原理讲解与源码
weixin_44194001的博客
11-27 2765
在二分类0，1任务中，经过卷积、正则化、激活函数ReLU等操作之后，假如生成了一个(B,1,1,1)的张量,每个值在（无穷小，无穷大）之间，经过sigmoid函数，会变成一个(B,1,1,1)的张量，数值h在（0，1）之间，如果这个h>0.5说明模型预测的是1，如果h
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
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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...
CGAN及代码实现
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12-02 6127
前言 本文主要介绍CGAN及其代码实现 阅读本文之间，建议先阅读GAN(生成对抗网络) CGAN ConditionalGenerativeAdversarialNetworkConditional Generative Adversarial NetworkConditionalGenerativeAdversarialNetwork 我们知道，GANGANGAN 其实又叫做 UnconditionalGenerativeAdversarialNetworkUnconditional Generati
深度学习项目开发实战_生成对抗网络_编程案例解析实例详解课程教程.pdf
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GANs由两个相互竞争的神经网络构成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是创造与训练数据集分布相似的新样本，而判别器则负责区分这些生成的样本与真实数据。这种对抗性的训练过程使得GANs...
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
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【小白笔记】cGAN代码
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条件生成对抗网络（CGAN）， tensorflow实现
Pytorch使用MNIST数据集实现CGAN和生成指定的数字方式
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今天小编就为大家分享一篇Pytorch使用MNIST数据集实现CGAN和生成指定的数字方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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jiongnima的博客
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训练数据集：填充轮廓->建筑照片下载链接：https://pan.baidu.com/s/1xUg8AC7NEXyKebSUNtRvdg 密码：2kw1   CGAN是Conditional Generative Adversarial Nets的缩写，也称为条件生成对抗网络。条件生成对抗网络指的是在生成对抗网络中加入条件(condition)，条件的作用是监督生成对抗网络。本篇博客通过简单...
CGAN理论讲解及代码实现
weixin_51781852的博客
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CGAN生成的图像虽然有很多缺陷，譬如图像边缘模糊，生成的图像分辨率太低，但是它为后面的pix2pixGAN和CycleGAN开拓了道路，这两个模型转换图像网络时对属性特征的处理方法均受到CGAN启发。针对原始GAN不能生成具有特定属性的图片的问题，Mehdi Mirza等人提出了CGAN，其核心在于将属性信息y融入生成器和判别器中，属性y可以是任何标签的信息，例如图像的类别，人脸图像的面部表情等。生成的图像是随机的，不可预测的，无法控制网络输出特定的图片，生成目标不明确，可控性不强。...
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