深度学习核心技术精讲100篇(十二)-DCGAN(对抗生成网络)算法应用及代码实现

本文介绍了DCGAN(深度卷积生成对抗网络)的基本原理和结构,包括生成器和判别器的设计,并通过实例展示了如何训练和使用DCGAN生成高质量的图像。通过对抗训练,生成器和判别器相互提升,最终达到生成逼真图片的效果。

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前言

一次偶然看到一个换脸的视频,觉得实在是很神奇,于是饶有兴致的去了解一下换脸算法。原来背后有一个极为有意思的算法思想——对抗生成

随后各种各样的GAN算法以指数级增长的方式涌现出来,比如WGAN(Wasserstein GAN),CGAN(condition gan),SRGAN(super resolution gan)等。据说后来提出的GAN在取名字简称的时候——XXGAN,其中GAN的前面的XX,26个英文字母两两排列组合都快不够用了,这足以见得这个算法最近几年的热度。而GAN也有很多应用场景:

  • 高清图片生成。
  • 消除马赛克。
  • 侧脸转正等等。

由于博主只在稍微了解过图像领域的GAN算法,所以只能说出以上具体的应用场景。不过据了解在自然语言处理领域GAN也可用了训练聊天机器人(chatbot)。总之博主感觉GAN这个算法如果用对了地方,还是能够发挥出它的潜力的。

GAN算法简介

GAN的结构

首先我们简单了解一下最原始的GAN网络结构,如下图,主要只看分为黄色长方形和粉红色长方形,这两部分为Network的部分:

  • 一个生成器
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