AI实战：生成对抗网络 GAN 原理

最新推荐文章于 2025-09-12 07:03:13 发布
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博客主要介绍了生成对抗网络 GAN 的原理。生成对抗网络是人工智能领域的重要技术，了解其原理有助于在相关领域开展研究与应用。
生成对抗网络(Generative Adversarial Network)原理与代码实战案例讲解
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
06-20 111
1. 背景介绍 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN的主要思想是通过两个神经网络的对抗学习，让一个网络生成与真实数据相似的数据，另一个网络则判断生成的数据是否真实。GAN在图像生成、语音合成、自然语言处理等领域都有广泛的应
Python机器学习实战：生成对抗网络(GAN)的原理与应用
AI大模型应用之禅
08-30 541
Python机器学习实战：生成对抗网络(GAN)的原理与应用 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来
知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络
weixin_34178244的博客
04-27 327
本文由网易云 发布“知物由学”是网易云易盾打造的一个品牌栏目，词语出自汉·王充《论衡·实知》。人，能力有高下之分，学习才知道事物的道理，而后才有智慧，不去求问就不会知道。“知物由学”希望通过一篇篇技术干货、趋势解读、人物思考和沉淀给你带来收获的同时，也希望打开你的眼界，成就不一样的你。当然，如果你有不错的认知或分享，也欢迎通过邮件（zhangyong02@corp.netease.com）投稿。以...
【Pytorch】生成对抗网络实战
最新发布
Frost_Descent的博客
09-12 3237
本文介绍了基于PyTorch的生成对抗网络(GAN)实现过程。文章详细阐述了STL-10数据集(96x96 RGB图像)的加载和预处理方法，包括图像归一化和尺寸调整。重点构建了生成器和鉴别器网络，生成器采用5层反卷积结构，鉴别器采用5层卷积结构，均使用批归一化。模型训练过程采用Adam优化器和BCE损失函数，通过2000轮迭代实现对抗训练。最后展示了训练完成的生成器模型如何从随机噪声生成新图像，并指出针对单一类别训练可能获得更好效果。整个实现涵盖了GAN从数据准备、模型构建、训练优化到结果评估的完整流程。
机器学习-生成对抗网络实战（二-1）
weixin_46737548的博客
04-19 1253
​ 建议大家先看机器学习-生成对抗网络基础概念（一），再来看实战就应该知道程序的具体流程了。本篇主要定义了生成对抗网络(Generative Adversarial Network)中的生成网络和判别网络部分，大家着重理解每一个网络层的含义和变换。具体的训练过程在下一节会有讲解，希望大家先将本篇看懂。
实战生成对抗网络[3]：DCGAN
weixin_33997389的博客
11-20 662
在上一篇文章《实战生成对抗网络[2]：生成手写数字》中，我们使用了简单的神经网络来生成手写数字，可以看出手写数字字形，但不够完美，生成的手写数字有些毛糙，边缘不够平滑。 生成对抗网络中，生成器和判别器是一对冤家。要提高生成器的水平，就要提高判别器的识别能力。在《一步步提高手写数字的识别率(3)》系列文章中，我们探讨了如何提高手写数字的识别率，发现卷积神经网络在图像处理方面优势巨大，最后采用卷积神经...
GAN！生成对抗网络GAN全维度介绍与实战
2401_85325519的博客
07-23 3211
本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。通过本文的理论解释和实际操作指南，读者能够掌握GAN的核心概念，理解其工作原理，学会设计和训练自己的GAN模型，并能够对结果进行有效的分析和评估。
【Pytorch深度学习实战】（10）生成对抗网络（GAN）
热门推荐
sikh_0529的博客
09-20 1万+
第一步我们训练D，D是希望V(G, D)越大越好，所以是加上梯度(ascending)。第二步训练G时，V(G, D)越小越好，所以是减去梯度(descending)。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说，它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。这样我们的目的就达成了：我们得到了一个生成式的模型G，它可以用来生成图片。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。
【Keras+计算机视觉+Tensorflow】DCGAN对抗生成网络在MNIST手写数据集上实战（附源码和数据集 超详细）
showswoller的博客
12-10 2132
【Keras+计算机视觉+Tensorflow】DCGAN对抗生成网络在MNIST手写数据集上实战（附源码和数据集 超详细）
生成型对抗性网络入门实战一波流
tyler_download的专栏
03-16 480
前几节用代码介绍了生成型对抗性网络的实现，但后来我觉得代码的实现七拐八弯，很多不必要的烦琐会增加读者的理解负担，于是花时间把代码进行强力精简，希望由此能帮助有需要的读者更顺利的入门生成型对抗性网络。 顾名思义，该网络有一种“对抗”性质。它实际上由两个子网络组成，一个网络叫生成者，一个网络叫鉴别者，后者类似于老师的作用。根据我们自己的学习经验得知，老师的作用除了告诉你“怎么做”之外，最重要的是告诉你...
3dgan-chainer：3D生成对抗网络的Chainer实现
01-28
3dgan-chainer 3D生成对抗网络的Chainer实现。 结果 一些好的样品产生了椅子。 （50纪元） python generate_samples.py result/trained_models/Generator_50epoch.npz <save> <num> 要求 链接器（2.0.1） 科学的 scikit图像 h5py pip install scipy scikit-image h5py 可选的 如果要绘制体素，则需要 。 截至2017年10月19日，未发行版本的matplotlib仅包含功能 matplotlib 2.1.0 + 323.ge6448bafc pip install git+https://github.com/matplotlib/matplotlib 数据集 我使用了ShapeNet-v2数据集。 培训脚本支持.binbox或.h5扩展名。 描述你的数据集路径DATASET_PATH在train.py 。 .binvox 只需在ShapeNet-v2中使用.binvox文件
实战生成对抗网络[1]：简介
weixin_34293902的博客
10-20 338
引言 2016年3月，AlphaGO横空出世，击败人类顶尖职业棋手，引爆了人工智能热潮。之后AlphaGO Master和AlphaGO Zero更是无情的碾压人类棋手，人们终于认识到，人类迎来了可怕的对手。在这之前，人类还抱有一点幻想，某个英雄会应运而生，为人类而战，然而现实很残酷。人工智能最可怕的地方在于，其进步神速，在突破了一个瓶颈后，会引起裂变。 人工智能的出现，也普遍引发了人类的恐惧。比...
PyTorch深度学习实战（35）——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)
盼小辉丶的博客
01-28 8615
条件生成对抗网络通过整合条件信息和潜在空间噪声，能够根据特定的条件生成具有一定属性或风格的合成数据，为许多创造性和应用型任务提供了强大的工具和手段。本节中，介绍了条件生成对抗网络的基本原理，并利用 PyTorch 实现条件生成对抗网络生成指定性别的人脸图像。
『一起学AI』生成对抗网络(GAN)原理学习及实战开发
简明AI工作室
04-14 3193
17.1。生成对抗网络 COLAB [火炬] 在Colab中打开笔记本 在本书的大部分内容中，我们都讨论了如何进行预测。在某种形式上，我们使用了深度神经网络学习的从数据示例到标签的映射。这种学习称为判别学习，例如，我们希望能够区分照片中的猫和狗中的照片。分类器和回归器都是歧视性学习的例子。通过反向传播训练的神经网络颠覆了我们认为关于大型复杂数据集的判别式学习的所有知识。在短短5至6年间，高分辨率图像的分类精度已从无用提高到了人类水平（有些警告）。我们将为您提供其他所有关于深度神经网络效果惊人的.
AI实战：生成对抗网络 GAN 开源代码汇总
Zack的博客
08-29 2459
生成对抗网络 GAN 在机器视觉中的应用开源代码汇总 CycleGAN and pix2pix in PyTorch star： 12.7 K 地址：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf 示例图 pix2pixHD star： 4.7 K 地址：https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD 介绍 Pytorc
【全】AIGC 底层技术：生成对抗网络 (GAN)（详细代码+部署）
weixin_29531177的博客
07-07 606
介绍生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种深度学习模型架构，由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出。GAN 由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器试图生成逼真的数据样本，而判别器则尝试区分这些...
AI领域中对抗网络是什么意思？
本博客，博文仅代表个人操作经验，不能完全解决你的问题，仅供参考，佛系回复。
05-22 720
AI。
理解GAN：生成对抗网络的原理与应用探索
"深度学习项目开发实战_生成对抗网络_编程案例解析实例详解课程教程.pdf" 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一种创新性架构，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是创建...
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