GAN的原理

最新推荐文章于 2025-06-03 23:06:44 发布
最新推荐文章于 2025-06-03 23:06:44 发布
阅读量577 收藏 1
点赞数 6
文章标签： 深度学习 pytorch 神经网络 生成对抗网络
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_62637793/article/details/122578707
版权

相互博弈，相互对抗，从零到有。

你哥想扩大你的缺陷，说你是假的，而你想缩小这个缺陷，让大家认为你是真的

下面收录了一些有趣的涉及到GAN的网站

图解 生成对抗网络GAN 原理 超详解
DFCED的博客
03-29 18万+
生成对抗网络 一.背景 一般而言，深度学习模型可以分为判别式模型与生成式模型。由于反向传播（Back propagation, BP）、Dropout等算法的发明，判别式模型得到了迅速发展。然而，由于生成式模型建模较为困难，因此发展缓慢，直到近年来最成功的生成模型——生成式对抗网络的发明，这一领域才焕发新的生机。 生成式对抗网络（Generative adversarial network, G...
GAN原理
Dashi_Lu的博客
02-19 1100
一、原理部分 1.1、 GAN的原理： 1.2、架构 1.3、 GAN 的特点及优缺点： 二、为什么GAN中的优化器不常用SGD 三、为什么GAN不适合处理文本数据 四、训练GAN的一些技巧 五、GAN的广泛应用 一、原理部分 首先附上一张流程图 1.1、 GAN的原理：        &a
GAN原理详解
weixin_43654661的博客
07-26 2261
GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是： G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。 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，如果为1...
【深度学习】写实转漫画——CycleGAN原理解析
sdksdf的博客
04-17 1390
上一篇，我们讲解了按照指定文本标签生成对应图像的CGAN。本篇文章，我们讲CycleGAN。
GAN 原理
踩坑记录
06-17 1581
D loss 和 G loss ： LossD = Loss_fake + Loss_real LossG = Loss_G_fake_D + 其他约束项 BCE loss的说明参考 GAN的loss导致问题 判别器 loss（BCE）: BCE loss全称: Binary Cross Entropy 二元交叉熵       BCE接近0说明Discriminator可以非常容易的判别真假数据。说明Generator的训练结果不好, 理想情况下应该是无法判断真假数据才对。
对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例
秃头小苏的博客
07-17 4143
其实关于GAN的讲解我早就做过一期，点击☞☞☞了解详情🌱🌱🌱由于最近会用到GAN的一些知识，自己又对GAN进行了一些整理，有了一些新的认识，便写了这篇文章。那么这篇文章和早期的文章有什么区别呢？首先，早期的文章只是对GAN做了一个大概的认识，而这篇文章会贴合论文较为详细的讲解GAN网络；其次，这次我准备写一个GAN系列，介绍一些经典的GAN网络，所以这篇文章和后面打算写的文章关联性更强。【注这里先来简单的介绍一下GAN，其完整的名称为。其实这个起名还有个小故事，我简要的说一下，大家随便听听，就当放松了。..
GAN原理，优缺点、应用总结
古月哲亭
06-12 1万+
<h1 class="csdn_top" id="gan原理优缺点应用总结"><a name="t0"></a>GAN原理，优缺点、应用总结</h1> <br> 本文已投稿至微信公众号–机器学习算法全栈工程师，欢迎关注</article><p></p> 1.GAN的 ‘前世’？ 大家都知道...
各种GAN原理总结及对比
热门推荐
Gavinmiaoc的博客
04-21 2万+
最近试着玩了多种GAN，今天我们主要总结下常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN，SRGAN的详细原理介绍以及他们对GAN的主要改进，并推荐了一些Github代码复现链接。 本文旨在对GAN的变种做一些梳理工作，详细请看下文。1.原始GAN1.GAN的原理：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（Gene...
图像风格迁移 CycleGAN原理
TranSad的博客
05-24 9631
CycleGAN是一种很方便使用的用于进行图像风格转换的模型。它的一大优势就在于不需要成对的数据集就可以进行训练。比如我们只需要随便一大堆真人图像和随便另一大堆动漫图像，就可以训练出这两类风格互相转换的模型。 CycleGAN进行风格转换的原理是这样的：在CycleGAN模型中有两个生成器和两个判别器。如下图所示，生成器G能够实现X域到Y域的转换，判别器Dy可以判断输入图像是否是符合Y域的图像；生成器F能实现Y域到X域的转换，判别器Dx可以判断输入图像是否是符合X域的图像。 Cycl....
【图像生成】(二) GAN 原理 & pytorch代码实例
Lizhi_Tech的博客
08-07 5381
上一篇文章里我们介绍了【图像生成】的几种模型以及最直观的DNN的代码和效果，当然可以看出来不足的地方。这篇文章里主要介绍GAN模型的原理，以及它是怎么解决以上问题的。
GAN原理笔记1
08-03
GAN原理笔记1 GAN（Generative Adversarial Networks）是一种深度学习算法，用于生成新的、类似于真实数据的样本。它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成尽可能接近...
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...
GAN原理再解析之MMGAN与NSGAN1
08-03
GAN原理再解析之MMGAN与NSGAN GAN（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络）是一种深度学习算法，通过对抗训练，生成器和判别器之间的博弈来生成新的样本。MMGAN（Minimax GAN）和NSGAN（Non-saturating ...
Python实现P-PSO优化算法优化循环神经网络LSTM分类模型项目实战
张陈亚的博客
05-31 923
【摘要】本项目提出一种基于改进粒子群算法(P-PSO)优化LSTM神经网络的分类模型。针对传统LSTM训练中易陷入局部最优等问题，采用带压缩因子的PSO算法优化网络初始参数，提升模型性能。实验使用包含10个特征和2000条样本的数据集，经过数据预处理和探索性分析后，构建P-PSO-LSTM模型。结果表明，优化后的模型在测试集上准确率达95%，F1分数为0.9533，显著优于基准模型。该方法有效解决了LSTM训练过程中的参数敏感问题，为序列分类任务提供了可靠解决方案。完整数据和代码可通过文末方式获取。
深度学习教学目录
FJN110的博客
05-30 650
深度学习课程：面向计算机视觉、深度学习小白，本产品包含但不限于以下文档 一、环境配置详解，全平台支持 提供Windows、Linux、树莓派、瑞芯微板（RK）等多平台下的PyTorch与TensorFlow环境配置教程，图文并茂，细致入微，确保每一位学习者都能顺利完成环境搭建。 同时，文档中还详细讲解了服务器部署、AI大模型运行、Docker容器配置、VNC远程连接等高级内容，适用于科研和生产环境。
【专题】深度学习期末复习资料（题库）
Pqf18064375973的博客
05-30 479
深度学习期末复习资料（题库）
正则化-深度学习
FJN110的博客
05-30 144
正则化参数（通常记作 λ\lambdaλ 或 α\alphaα）在机器学习中的作用是通过控制模型的复杂度来防止过拟合。
基于多尺度卷积和扩张卷积-LSTM的多变量时间序列预测
专注AI大模型,软件混淆,授权
05-29 175
本文提出了一种结合多尺度卷积、扩张卷积和LSTM的混合神经网络模型，用于多变量时间序列预测。该模型通过多尺度卷积捕获不同时间尺度的局部特征，利用扩张卷积扩大感受野捕捉长期依赖，并借助LSTM处理序列数据的时序关系。文章详细介绍了模型架构、关键技术原理，并提供了完整的PyTorch实现代码，包括数据预处理、模型定义、训练过程和评估方法。实验结果表明，该模型能有效提取时空特征，在金融、气象、交通等领域具有广泛应用前景。代码实现完整且注释详尽，便于读者理解和使用。
Python----循环神经网络（BiLSTM：双向长短时记忆网络）
最新发布
weixin_64110589的博客
06-03 939
LSTM（长短期记忆网络）是一种改进的循环神经网络，通过遗忘门、输入门和输出门控制信息流动，有效处理长序列数据，适用于时间序列预测和语音识别等任务。BiLSTM（双向长短期记忆网络）在LSTM基础上增加反向处理层，同时捕捉过去和未来的上下文信息，增强对全局上下文的理解，适用于自然语言处理任务如机器翻译和命名实体识别。BiLSTM通过前向和后向LSTM处理序列，最终结合两个方向的输出，计算成本较高但效果更优。LSTM和BiLSTM在方向性、计算复杂度和典型应用上有所不同，BiLSTM在捕捉上下文信息和处理长距
StyleGAN原理
01-12
### StyleGAN 工作原理 #### 生成对抗网络 GAN 结构与机制 生成对抗网络（GAN）主要由两个核心组件构成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），这两个部分相互竞争并共同进化以提升性能[^3]。 #### ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值