深度学习之---条件生成对抗网络CGAN

最新推荐文章于 2024-06-14 10:30:15 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 CGAN 条件生成对抗网络
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PyTorch生成式人工智能（14）——条件生成对抗网络（conditional GAN，cGAN）
盼小辉丶的博客
07-04 1495
本文介绍了条件生成对抗网络（cGAN）的原理与实践应用。首先对比了两种控制生成图像特征的方法：潜空间向量选择和cGAN标签控制，分析了各自的优缺点。随后详细讲解了cGAN的构建过程，包括带标签扩展的评论家网络和生成器网络设计，以及使用Wasserstein距离和梯度惩罚的训练策略。通过在eyeglasses数据集训练cGAN，展示了如何实现标签条件控制生成。进一步探讨了结合潜空间向量运算和标签插值的方法，实现了对多个特征（如性别和眼镜）的联合控制。
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 1093
生成对抗网络 | 条件生成对抗网络（CGAN）
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 5499
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
Conditional GAN (CGAN) 条件生成网络
hxxjxw的博客
09-03 1105
Conditional GAN = Conditional Generation by GAN Conditional GAN和GAN的Generator是一样的，差别就是在Discriminator 我们学过GAN，GAN的主要作用是用来做生成对象。输入向量，得到对应的对象，但是生成的对象无法控制 举一个文本生成图像的例子，Text-to-Image 用传统的做法，即Traditional supervised approach，怎么做？ 以上是数据的...
深度学习----对抗学习
qq_44896301的博客
11-18 775
首先：要认识对抗训练，首先要了解 “对抗样本”，在论文 Intriguing properties of neural networks 之中有关于对抗样本的阐述。简单来说，它是指对于人类来说 “看起来” 几乎一样，但对于模型来说预测结果却完全不一样的样本，比如下面的经典例子（一只熊猫加了点扰动就被识别成了长臂猿）。生成网络生成假数据------------------以假乱真；判别网络判别真假数据---------------找出假数据；就是两个网络互相竞争对抗，一个生成网络，一个判别网络；
条件生成对抗网络（CGAN）
ynn4818172的博客
11-10 8547
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
Pytorch-pytorch深度学习教程之生成对抗网络.zip
05-22
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的开源框架，它为构建和训练复杂的神经...通过这个PyTorch深度学习教程，你可以学习到如何在实践中运用PyTorch构建和训练生成对抗网络，从而开启在图像生成等领域的创新探索。
深度学习故障诊断之-使用条件生成对抗网络CGAN生成泵流量信号
weixin_39402231的博客
09-29 4199
生成对抗网络 (GAN) 可用于生成近似真实数据的数据。 当模拟计算成本较高或实验成本较高时，GAN 非常有用。 条件 GAN（CGAN）可以在训练过程中使用数据标签来生成属于特定类别的数据。注意：本例将泵Simulink模型获得的模拟信号视为“真实”数据，当作CGAN 的训练数据集。 CGAN 使用一维卷积网络，此外本例使用主成分分析 (PCA) 直观地比较生成信号和真实信号的特征。三缸柱塞泵的Simulink模型如下，来源于mathworks大佬。
用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）.ipynb
12-03
用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN），详情可参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/didi_ya/article/details/121604572
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 8631
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。
深度学习之条件生成对抗网络（Conditional GANs, cGANs）
最新发布
JustinMars的博客
06-14 942
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）Conditional Generative Adversarial Nets
08-27
条件生成对抗网络（CGAN）， tensorflow实现
深度学习《CGAN模型》
qq_29367075的博客
10-18 3462
一：介绍 CGAN全程是Conditional Generative Adversarial Network，回想一下，传统的GAN或者其他的GAN都是通过一堆的训练数据，最后训练出了G网络，随机输入噪声最后产生的数据是这些训练数据类别中之一，我们提前无法预测是那哪一个？ 因此，我们有的时候需要定向指定生成某些数据，比如我们想让G生成飞机，数字9，等等的图片数据。 怎么做呢: 1：就是给网络的输入噪声数据增加一些类别上的信息，就是说给定某些类别条件下，生成指定的数据，所以输入数据会有一些变化； 2：然后在损
生成对抗网络-条件生成|深度学习（李宏毅）（二十五）
weixin_42431920的博客
03-21 1010
一、Text-to-Image 概述 对于原来的GAN来说，只能够输入一个随机的向量，然后得到一个产生的对象，但是我们无法控制产生什么样的对象，而我们期待用GAN来做到这件事，也就是条件生成（Conditional Generation）。以Text-to-Image任务来说，我们希望给Generator输入一段文字，然后让它来产生对应的图片： 对于这样的一个任务，我们可以考虑用监督学习的方法来做，也就是给神经网络输入一段文字，来让其输出一张图片，并且要让图片与目标图片越接近越好，以此来达到条件生成的
【计算机视觉|生成对抗】条件生成对抗网络（CGAN）
远
08-11 2261
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。
GANs学习系列(6):条件生成式对抗网络Conditional Generative Adversarial Networks
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【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
【Paddle版本】阐述深度学习对抗训练方法合集
m0_63642362的博客
07-16 1153
对抗训练是竞赛与项目必不可少的工具箱，本项目集合FGSM、FGM、PGD等常用对抗训练方法，可直接用于各项飞桨深度学习竞赛与项目中提升效果指标！
CGAN条件对抗生成网络一瞥
weixin_44056948的博客
04-12 469
CGAN条件生成式对抗网络 论文摘要 提出了一个基于生成对抗网络的条件生成式模型； 在原模型基础上，会输入额外的数据作为条件； 在原模型基础上，对生成器和判别器都进行了修改； 在MNIST数据集上，新模型可以生成以数字类别标签为条件的手写数字图像； 新模型还可以用来做多模态学习，可以生成输入图像相关的描述标签； 1.CGAN研究背景 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210412104107189.png?x-oss-process=image/wat
深度学习：详解生成对抗网络(GAN)及其代码实现
在GAN网络实战分析中，通常会涉及各种架构，如DCGAN（深度卷积生成对抗网络）、CGAN（条件生成对抗网络）和AC-GAN（辅助分类生成对抗网络）。这些变体增加了条件信息，如类别标签，以生成特定类别的样本。例如，对于...
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