GAN

最新推荐文章于 2025-05-06 19:44:40 发布
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司季雨
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GAN汇总
简简单单
12-26 3193
3D-ED-GAN - Shape Inpainting using 3D Generative Adversarial Network and Recurrent Convolutional Networks 3D-GAN - Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial...
GAN的应用
weixin_40280870的博客
01-09 1354
​ 本文从不同方面综述了对抗生成网络（GANs）的现有模型方法。首先根据训练策略、结构变化、训练技巧、监督类型等方面对现有GAN方法进行了分类，并以经典网络为例，分别介绍了不同GAN网络的改进点。接着详细介绍了GAN网络的基本结构，并给出了较新的生成对抗网络发展脉络。最后基于实际应用场景对经典常用的GAN模型进行了介绍。我们选取了Kaggle的五个常用的GAN数据集，并分别进行了介绍。
GAN（生成对抗网络）的系统全面介绍（醍醐灌顶）
热门推荐
m0_61878383的博客
01-18 19万+
本文是关于GAN学习的较为系统全面的介绍，主要针对初学者，希望能够对大家带来帮助。
GAN模型
kingJamesbond的博客
05-06 1381
判别器目标函数的最大值代表的是真实数据分布与生成数据分布的JS散度，JS散度可以度量分布的相似性，两个分布越接近，JS散度越小（JS散度是在初始GAN论文中被提出，实际应用中会发现有不足的地方，后来的论文陆续提出了很多的新损失函数来进行优化）在判别器角度，我们希望最大化这个目标函数，因为在公示第一部分，其表示。在图中可以看出，将判别器损失函数离散化，其与交叉熵的形式一致，我们也可以说判别器的目标是最小化交叉熵损失。与一般神经网络不同的是，GAN在训练时要同时训练生成器与判别器，所以其训练难度是比较大的。
GAN总结
benbenxinchen的博客
05-03 1165
本周总结了GAN的变形，主要从图像处理和时间序列生成两部分入手，分别找出了其中比较经典的几种GAN变种模型，简单分析了其结构图以及损失函数的变化。阅读了相关GAN变种的原始文献以及综述，了解到了不同变种GAN模型的优缺点和相对于原始GAN的问题解决状况。原始GAN的目标表达式前面的学习中已经做过完整的推导1)生成高质量的图像;2)生成图像的多样性;3)稳定的训练。GAN分类总结本周总结概括了GAN的不同变种，了解了GAN的发展历程。
CycleGAN
juluwangriyue的博客
09-17 1608
数据集：Index of /~taesung_park/CycleGAN/datasets
GAN 介绍
独立开发，substack顶级编辑
12-15 1150
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow于2014年提出。GAN由两个神经网络组成，一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator），它们通过对抗的方式共同训练。
GAN综述
欢迎来到打不死的小强的专栏
10-09 1828
转自这里 GAN学习笔记（1）：GAN综述 生成式对抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一种生成式模型，目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向，著名学者Yann Lecun甚至将其称为“过去十年间机器学习领域最让人激动的点子"。GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构...
Wasserstein GAN
Allen_Smath的博客
11-21 2168
Wasserstein GAN(简称WGAN)提出了一种Wasserstein损失，为了解决传统GAN训练中存在的一些问题，如训练不稳定和模式崩溃等。从上一节可以看出，判别器主要是为了能准确识别出源域和目标域，也就是最大化二者的Wasserstein距离，即。真实样本的得分应该尽可能高，生成样本的得分应尽可能低，最大化二者分数的差异。，这个公式的包括两个部分，首先是两个分布的距离要大，第二是对判别器有一个约束。在WGAN中，1-Lipchitz性是通过梯度惩罚实现的。
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...
GAN-基于Pytorch在CelebA数据集上训练DCGAN生成对抗网络-附项目源码-优质项目实战.zip
10-20
在人工智能领域，生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和鉴别器（Discriminator）。生成器的任务是生成尽可能接近真实数据的假数据，而鉴别器的任务则是尽可能准确地区分...
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...
springboot企业合同管理系统设计与实现 _毕业论文和ppt答辩稿.zip
最新发布
08-17
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记单词应用demo，以此为基础可以改正成其他新型单词记忆APP
08-17
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基于Master-Worker进程模型调度系统，Python3实现
08-17
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【嵌入式系统】基于RISC-V架构的EAM2011芯片开发与应用：高性能实时控制解决方案设计及代码实现奕斯伟计算（含详细代码及解释）
08-17
内容概要：本文介绍了奕斯伟科技集团基于RISC-V架构开发的EAM2011芯片及其应用研究。EAM2011是一款高性能实时控制芯片，支持160MHz主频和AI算法，符合汽车电子AEC-Q100 Grade 2和ASIL-B安全标准。文章详细描述了芯片的关键特性、配套软件开发套件（SDK）和集成开发环境（IDE），以及基于该芯片的ESWINEBP3901开发板的硬件资源和接口配置。文中提供了详细的代码示例，涵盖时钟配置、GPIO控制、ADC采样、CAN通信、PWM输出及RTOS任务创建等功能实现。此外，还介绍了硬件申领流程、技术资料获取渠道及开发建议，帮助开发者高效启动基于EAM2011芯片的开发工作。 适合人群：具备嵌入式系统开发经验的研发人员，特别是对RISC-V架构感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：①了解EAM2011芯片的特性和应用场景，如智能汽车、智能家居和工业控制；②掌握基于EAM2011芯片的开发板和芯片的硬件资源和接口配置；③学习如何实现基本的外设驱动，如GPIO、ADC、CAN、PWM等；④通过RTOS任务创建示例，理解多任务处理和实时系统的实现。 其他说明：开发者可以根据实际需求扩展这些基础功能。建议优先掌握《EAM2011参考手册》中的关键外设寄存器配置方法，这对底层驱动开发至关重要。同时，注意硬件申领的时效性和替代方案，确保开发工作的顺利进行。
掌握StyleGAN2: GAN技术的最新突破
GAN（生成对抗网络）是一种深度学习框架，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。它由两个神经网络构成，一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator），通过相互对抗的方式提升生成图像的质量。生成器负责...
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