好多好多的GAN生成模型哦

最新推荐文章于 2025-06-30 12:35:56 发布
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本文分享了一个基于Python和TensorFlow的代码实例，主要应用于字符识别等领域。通过本文可以了解到如何使用这些工具进行实际项目的开发。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

代码是python tensorflow的，代码下载在这里点击打开链接

主要有：


应用主要有字符识别，fashion~~~

这里记录下，慢慢看

GAN 生成模型：生成器 (Generator) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-31 1127
1.背景介绍 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN的核心思想是利用两个神经网络——生成器和判别器的对抗过程来训练生成器产生新的数据样本。生成器负责生成假数据，判别器则负责区分真假数据。这两个网络在训练过程中相互竞争、相互提升
生成模型实战 | 生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）
盼小辉丶的博客
06-26 1305
生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN) 是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型，它由一个生成网络和一个判别网络组成，通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像，它在图像生成中应用广泛，且 GAN 的相关研究正在迅速发展，以生成与真实图像难以区分的逼真图像。在本节中，我们将学习 GAN 网络的原理并使用 PyTorch 实现 GAN。
常用生成模型 -- GAN
qq_32172681的博客
08-15 3237
1、GAN简介 GAN，对抗生成网络， 包括两个网络，即生成器G与判别器D。它们的功能分别是： （1）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)。相当于decoder。 （2）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，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可...
GAN︱生成模型学习笔记（运行机制、NLP结合难点、应用案例、相关Paper）
素质云笔记
01-08 2万+
我对GAN“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks）的看法： 前几天在公开课听了新加坡国立大学【机器学习与视觉实验室】负责人冯佳时博士在【硬创公开课】的GAN分享。GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器，不过在NLP领域用的还不是那么广泛。 笔者看来，深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察，譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑，为啥这么长条
深入浅出了解生成模型-1：GAN模型原理以及代码实战
最新发布
weixin_40735264的博客
06-30 40
给定一个初始的\(G_0\)；找到，最大化;（这个最大化的过程其实就是最大化和的交叉熵的过程）使用梯度下降更新\(G\)的参数，得到\(G_1\)；找到，最大化;（这个最大化的过程其实就是最大化和的交叉熵的过程）使用梯度下降更新\(G\)的参数，得到\(G_2\)；循环……初始化一个 由\(θ_D\)决定的\(D\)和由\(θ_G\)决定的\(G\)；循环迭代训练过程：训练判别器（D）的过程，循环\(k\)次：从真实分布中抽样\(m\)个正例从先验分布中抽样\(m\)
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。
经典GAN模型
weixin_40280870的博客
01-08 1446
​ 它的原理很简单，在info GAN里面，把输入向量z分成两部分，c 和 z’。c可以理解为可解释的隐变量，而z可以理解为不可压缩的噪声。希望通过约束c与output的关系，使得c的维度对应output的语义特征，以手写数字为例，比如笔画粗细，倾斜度等。为了引入c，作者通过互信息的方式来对c进行约束，也可以理解成自编码的过程。具体的操作是，generator的output，经过一个分类器，看是否能够得到c。其实可以看成一个anto-encoder的反过程。
AIGC实战——生成模型简介
热门推荐
盼小辉丶的博客
08-29 9万+
生成式人工智能是一种人工智能方法，旨在通过学习训练数据的分布模型来生成新的、原创的数据。人工智能生成内容 (Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是生成式人工智能的一个具体应用和实现方式，是指利用人工智能技术生成各种形式的内容，如文字、图像、音频和视频等。本节将介绍生成模型基本概念，首先介绍生成模型的基本概念，然后，构建用于衡量生成模型性能的框架，并介绍一些重要的核心概念。然后，介绍当前主流的生成模型技术及其分类。
生成对抗网络(GAN)数据回归预测，GAN回归预测，多输入单输出模型(Matlab完整源码和数据）
05-07
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【总结】超100期经典GAN模型的解读，从结构设计到应用，你不动心吗？
hacker_long的专栏
06-19 1632
GAN无疑是这几年深度学习领域里最酷的技术，不管是理论的研究，还是GAN在图像生成，图像翻译，语音图像等基础领域的应用，都非常的丰富。我们公众号输出过非常多的GAN相关资源，本次做一个简单...
gan简单代码实现python
09-03
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
深度学习模型：GAN（生成对抗网络）
lymake的博客
01-27 5775
通过最小化生成器的损失函数和最大化判别器的损失函数，可以实现生成器和判别器的优化。生成器的目标是生成足够真实的数据以欺骗判别器，而判别器的目标是区分输入数据是真实数据还是生成器生成的伪造数据。首先，固定生成器的参数，训练判别器以更好地区分真实数据和生成数据。然后，固定判别器的参数，训练生成器以生成更真实的数据。训练GAN模型时，需要注意平衡生成器和判别器之间的训练过程，以及选择合适的损失函数和优化器，GAN的训练过程可能不稳定，需要调整超参数和网络结构来获得更好的生成效果。
GAN和扩散模型
2401_88818089的博客
04-27 975
1.生成器（Generator）（1）功能：负责生成新的数据样本。（2）结构：通常是一个深度神经网络，输入为低维向量（如随机噪声），输出为高维向量（如图片、文本或语音）。（3）训练目标：生成尽可能真实的数据，以欺骗判别器。2.判别器（Discriminator）（1）功能：负责区分输入的数据是真实数据还是由生成器生成的假数据。（2）结构：同样是一个深度神经网络，输入为高维向量（如图片、文本或语音），输出为一个标量，表示输入数据的真实性概率。
【GAN模型结构】从最简单的全卷积GAN一起开始玩转GAN
hacker_long的专栏
08-02 5550
大家好，今天开设新专栏《GAN模型结构》。在这个专栏中，我们会讲述各种各样的GAN的网络结构及其在各类任务中的应用。作者&编辑 | 言有三三年前GAN刚出来的时候...
GAN模型总结
lreaderl的博客
09-11 1万+
GAN模型一、什么是GAN模型 生成对抗网络（Generative Adversarial Network）由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间（latent space）中随机采样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗
深度学习的常见模型GAN
From Zero to Hero
03-26 1万+
GAN的来源 14年Goodfellow提出Generative adversarial nets即生成式对抗网络，它要解决的问题是如何从训练样本中学习出新样本，训练样本是图片就生成新图片，训练样本是文章就输出新文章等等。 GANs简单的想法就是用两个模型， 一个生成模型，一个判别模型。判别模型用于判断一个给定的图片是不是真实的图片（从数据集里获取的图片），生成模型的任务是去创造一个看起来...
深度学习《GAN模型学习》
qq_29367075的博客
10-10 3539
前言：今天我们来一起学习下GAN神经网络，上一篇博文我先用pytorch运行了几个网上的代码例子，用于生成MNIST图片，现在我才反过来写GAN的学习，这次反了过来，效果也是很显而易见的，起码有个直观的感觉，这一篇回归基本知识，介绍下GAN是什么？本文不会引用论文很复杂的公式。 论文参考自：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 建议想学习的可以去论文学学，毕竟是大神之作，然后形成自己的认知。 一：什么是GAN？ 在以前学习机器学习算法的时候，比如线性回归，逻辑回归，SVM等
利用PyTorch实现改进版GAN模型生成手写数字
资源摘要信息:"本资源主要介绍了使用PyTorch框架实现改进版的生成对抗网络（GAN）模型的过程，并以MNIST手写数字数据集为例，展示了如何生成对应的模型。本文档将详细阐述改进GAN模型的核心概念、模型结构、关键技术...
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