Tensorflow生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）实战案例

最新推荐文章于 2024-06-28 00:51:57 发布

chaser&upper

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分类专栏：深度学习文章标签：深度学习数据可视化 tensorflow

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本文提供了一个使用Tensorflow实现的生成对抗网络(GAN)实战案例，适合学习GAN的艺术家和评论家。通过代码示例，帮助读者理解并掌握GAN的实现过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

GAN示例代码

该代码是艺术家和评论家的GAN实现，可以参考实现过程加以学习！

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

tf.set_random_seed(1)
np.random.seed(1

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【美团云】Tensorflow生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）实战案例

风口IT猪的成长录

08-22

1980

生成对抗网络GAN概述GAN的前世今生GAN的基本原理GAN的代码实现在DLS运行的注意事项数据文件的读取数据文件的写入GAN示例代码概述本文主要介绍GAN的基本知识，以及在DLS上运行的注意事项。本模块继续通过经典的MNIST数据集来讲解GAN，使用GAN生成一组手写数字。并了解如何在DLS上运行，包括： GAN的前世今生 GAN的基本原理在DLS运行的注意事项本文档中涉及的演示代码和数据集来源于网络，你可以在这里下载到：GAN_MNIST.zip GAN的前世今生 GAN，是Generat

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12-16

1230

1. 背景介绍 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一种用于生成新数据的深度学习架构。由Ian Goodfellow在2014年首次提出，它包含两个相互竞争的神经网络，即生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器通过训练学习生成逼真的新数据，而判别器则努力识别真实

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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.

生成式对抗网络Generative Adversarial Networks(GANs)

hellozhxy的博客

08-30

1001

1. 前言 2. 参考资料 3. 研究背景 4. GAN的框架 4.1 对抗框架(Adeversarial Nets) *关于“无监督学习”的说明 4.2 Minimax two-player game(Loss) 4.3 Training procedure 5. GAN的应用 6. 结语 1. 前言 GAN(Generative Adversarial Networks)，是生成对抗网络于2014年由Ian Good fellow在他的论文Generative Adversarial Nets提出。在

生成对抗网络tensorflow实现

spiderA的专栏

11-01

1720

GAN网络结构 生成对抗式网络由两个子网络组成，生成网络(Generator，G)和判别网络(Discriminator， D)。生成网络G用于生成样本，我们希望生成的样本与真实的样本越接近越好。判别网络D是一个二分类模型，用于区分样本的是真样本还是假样本(生成器生成的样本),我们希望判别器能够很好的区别样本的真假。生成器类似自编码器中的解码部分，将隐变量还原成样本数据，这里的隐变量是一个随机噪声，即生成器的输入是随机噪声，输出是样本数据。如何输出期望的样本，是通过网络训练让生成器去学习期望样本的分布。

深度学习实战（六）：生成式对抗网络（Gan）下篇 —— 代码--基于tensorflow实现

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03-05

304

一、程序代码 # 【一】导入必要的包 import argparse # 参数解析包：解析命令行参数和选项 import numpy as np # 科学计算的库，可以提供矩阵运算 from scipy.stats import norm # scipy数值计算库 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib绘图库 import seaborn as sns # 数据模块可视化 from matplotli

生成对抗网络(Generative Adversarial Network)原理与代码实战案例讲解

AI大模型应用之禅

06-28

1101

生成对抗网络(Generative Adversarial Network)原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍

利用tensorflow训练简单的生成对抗网络GAN

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04-30

442

对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。原理方面，对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中，两个模块的分工判断网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，用于判断真假使用（...

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1.GAN基本思想生成式对抗网络GAN (Generative adversarial networks) 是Goodfellow 等在2014 年提出的一种生成式模型。GAN 的核心思想来源于博弈论的纳什均衡。它设定参与游戏双方分别为一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator), 生成器捕捉真实数据样本的潜在分布, 并生成新的数据样本; 判别器是一个二分类器, 判别...

tensorflow（十）生成式对抗网络（GAN）下篇----tensorflow实现

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本文接上一篇博文：一、程序代码程序主要实现上篇文章中所提到的随机噪声拟合高斯分布的过程，话不多说，直接上代码： #引入必要的包 import argparse import numpy as np from scipy.stats import norm import tensorflow as tf import matplotlib...

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给大家分享一套课程——GAN生成对抗网络入门与实战（新增Tensorflow2.0代码实现）

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基础模型，可以改进基础模型，

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GAN是一种特殊类型的多层前馈神经网络。整体上看，它就是一个多层前馈神经网络；分开来看，其包含生成器（Generator）与判别器（Discriminator）两个网络（多层前馈神经网络）。GAN属于生成模型，它的主要作用就是生成与训练数据相似的数据。 GAN的核心思想： GAN之所以能够生成与训练数据相似的数据，是因为有生成器，生成器就是负责生成样本的。而判别器是负责判定生成器生成的数据质量高低与否的，以此来提高生成器的质量。下面将从生成器与判别器两部分进行一个简单的原理介绍。生成器：首先，生成器是一

深度学习100例-生成对抗网络（GAN）手写数字生成 | 第18天

“365天深度学习训练营”报名进行中～

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???? 大家好，我是 ???? K同学啊，《深度学习100例》系列将持续更新欢迎点赞????、收藏⭐、关注???? 文章目录一、前期工作1. 设置GPU2. 定义训练参数二、什么是生成对抗网络1. 简单介绍2. 应用领域三、网络结构四、构建生成器五、构建鉴别器六、训练模型1. 保存样例图片2. 训练模型七、生成动图本文将采用 GAN 模型实现手写数字的生成，重点是了解 GAN 模型的结构及其搭建方法。一、前期工作 ???? 我的环境：语言环境：Python3.6.5 编译器：jupyter

【深度学习】Generative Adversarial Networks ,GAN生成对抗网络分类

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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。

用TensorFlow写生成式对抗网络

Dongjiuqing的博客

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437

keras是模仿别人写的，想真正自己去用tensorflow，下面是实现代码。代码仅搭建出了一个大的框架，没有加入一些关键的技巧，网络能跑通，但是精度不高。关键地方做了注释 import tensorflow as tf import numpy as np import keras #获取数据和对数据的预处理 (x_train,y_train),(_,_)=keras.datasets.ci...

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