gan

最新推荐文章于 2025-01-02 23:17:36 发布
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first time I learned insist
second time I konw just believe it

ＧＡＮ
weixin_39721214的博客
10-25 1165
GAN基本概念 GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器生成的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。 训练过程： 首先随机初始化生成器 G，并输入一组随机向量，以此产生一些数据，并标注成 0。同时把来自真实分布中的数据标注成 1。两者同时丢进判别器 D 中，以此来训练判别器 D 。实现当输入是真的时候，判别器给出接近于...
GAN
qq_29232743的博客
09-03 1364
利用pytorch框架实现基于MNIST数据集的GAN
GAN学习笔记（1）：GAN综述
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12-22 1万+
GAN学习笔记（1）：GAN综述，针对GAN的基本模型，数学原理，衍生模型，应用领域等，根据大量论文、知乎、优快云博客网络资料整理
GAN基础知识
qq_43390809的博客
07-24 470
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，就是通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布，如果用到图片生成上，则训练完成后，G可以从一段随机数中生成逼真的图像。G， D的主要功能是： ● G是一个生成式的网络，它接收一个随机的噪声z（随机数），通过这个噪声生成图像 ● D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率
GAN介绍 - 介绍
刀刀鱼
11-02 7048
GAN介绍 - 介绍 https://blog.csdn.net/sean2100/article/details/83662975 GAN介绍 - 为什么学习生成式模型? https://blog.csdn.net/sean2100/article/details/83681043 GAN介绍 - 生成式模型是如何工作的? GAN与其他模型有什么区别？https://blog.csdn.net/...
深度学习MATLAB实现基于GAN-LSTM生成对抗网络（GAN）结合长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
最新发布
06-23
内容概要：本文档详细介绍了基于生成对抗网络（GAN）结合长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测项目实例。项目旨在通过GAN生成逼真的时间序列数据，LSTM捕捉数据中的长期依赖关系，以提高预测精度。文档涵盖项目背景...
CycleGAN-master.zip_CycleGAN 下载_cyclegan_cyclegan 马赛克_去除马赛克的神器
07-15
CycleGAN（Cycle-Consistent Adversarial Networks）是一种深度学习模型，主要应用于图像到图像的翻译任务，由Jun-Yan Zhu等人在2017年提出。这个模型因其独特的循环一致性和对抗性训练机制，成为了去除马赛克、图像...
PyTorch正式实现StyleGAN3.zip
03-14
PyTorch官方目前尚未正式实现StyleGAN3，但可以通过将StyleGAN3的官方实现或开源实现转换为PyTorch代码来使用。下面是对StyleGAN3的概念和PyTorch实现的一些解释： 1. **StyleGAN3概念**： - StyleGAN3是生成对抗...
生成对抗网络GAN（ Generative Adversarial Networks）63PPT，GAN原理，介绍，变体详细
11-22
为了解决这些问题，研究者提出了多种GAN的变体，如 Wasserstein GAN（WGAN）、Least Squares GAN（LSGAN）、Conditional GAN（CGAN）等，这些变体通过调整损失函数或引入额外的条件信息来改善GANs的训练稳定性和生成...
实用代码 20 CycleGAN性别转换
04-18
实用代码 20 CycleGAN性别转换实用代码 20 CycleGAN性别转换实用代码 20 CycleGAN性别转换实用代码 20 CycleGAN性别转换实用代码 20 CycleGAN性别转换实用代码 20 CycleGAN性别转换实用代码 20 CycleGAN性别转换实用...
GAN (Generative Adversarial Nets 生成对抗网络)
Try harder！
04-17 156
一句话介绍 GAN 就是: Generator 是新手画家, Discriminator 是新手鉴赏家, 你是高级鉴赏家. 你将著名画家的品和新手画家的作品都给新手鉴赏家评定, 并告诉新手鉴赏家哪些是新手画家画的, 哪些是著名画家画的, 新手鉴赏家就慢慢学习怎么区分新手画家和著名画家的画, 但是新手画家和新手鉴赏家是好朋友, 新手鉴赏家会告诉新手画家要怎么样画得更像著名画家, 新手画家就能将自己的突然来的灵感 (random noise) 画得更像著名画家。
GAN详解
kuxingseng123的博客
11-26 3887
慢慢的将各种模型啥的都给其研究透彻，全部将其搞定都行啦的理由与打算。各种模型都给其研究一波。
GAN（Generative Adversarial Nets (生成对抗网络)）
qq_42728437的博客
05-15 4201
②部分，此时判别器D的输入为G(z)，为假图像，但是我们期望的是生成器的效果好，即尽可能的瞒过D，也就是期望D(G(z))尽可能大，越大表示D判定假图像为真实数据的概率越大，也就表明生成器G生成的图像效果好，可以成功的骗过D。在训练的时候，D(G(z))越大越接近于1，y越小，生成器生成的假图越被判别器误判为真图。但训练刚开始时，生成的图像太假，太容易被判别器识破，D(G(z))接近0，log(1-D(G(z)))饱和无梯度，所以将最小化log(1-D(G(z)))变为最大化log(D(G(z)))
GAN基础知识及代码
石旭先森的博客
09-25 5594
输入是长度100的噪声z（正态分布随机数）输出为（1，28，28）的图片，和MNIST数据集保持一致28super(Generator, self).__init__() # 继承父类nn.Tanh() # 最后必须用tanh，把数据分布到（-1，1）之间)def forward(self, x): # x表示长度为100的噪声输入img = img.view(-1,28,28,1) # 方便等会绘图输入为（1，28，28）的mnist图片。
GAN入门介绍
qq_34739497的博客
02-09 1289
生成对抗网咯（GAN）是一类在无监督学习中使用的神经网络，其有助于解决按文本生成图像、提高图片分辨率、药物匹配、检索特定模式的图片等任务。生成对抗网络由lan Goodfellow 于2014年提出，最近几年非常热门，但是由于其存在训练困难、生成器与判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题，仍在需要研究解决，虽然已经有一些变体，这篇文章只写写初步理论，感兴趣可以点这里： 谷歌...
GAN的详解
m0_53297170的博客
01-02 779
定义了训练的批次大小、生成器输入噪声的维度、图像展平后的大小、训练的轮数以及学习率等重要参数。# 生成器网络结构定义# 判别器网络结构定义分别定义了生成器和判别器的网络结构，都是由多个全连接层以及激活函数组成，生成器从随机噪声生成图像，判别器判断输入图像是真还是假。创建生成器和判别器的实例，选择二元交叉熵损失函数（BCELoss），并分别为生成器和判别器定义Adam优化器。
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