在相关研究当中,条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets,cGAN)使用了真实标签作为辅助信息,而信息最大化对抗网络(Information Maximizing Generative Adversarial Nets,infoGAN)则将有效信息推广到了“任意可用”的信息。 二、cGAN架构 cGAN可以是使用普通线性层的cGAN,也可以是使用卷积和转置卷积的cCGAN,...
CGAN是最基础的GAN模型之一,全称conditional GAN,意为条件生成对抗网络。 先说一下GAN和CGAN的区别,最基本的GAN判别器只能判别真假,但无法对生成数据进行控制,即如果有两种以上类别的训练数据,那么GAN的生成器无法指定生成的数据,判别器也无法对真数据+假标签进行判别。为了解决上述问题,CGAN的生成器将噪声和标签一起...
条件生成对抗网络CGAN生成泵流量信号 | 生成对抗网络 (GAN) 可用于生成近似真实数据的数据。 当模拟计算成本较高或实验成本较高时,GAN 非常有用。 条件 GAN(CGAN)可以在训练过程中使用数据标签来生成属于特定类别的数据。注意:本例将泵Simulink模型获得的模拟信号视为“真实”数据,当作CGAN 的训练数据集。 CGAN 使...
在生成对抗网络（GAN）领域，条件生成对抗网络（cGAN）作为一种改进策略，旨在解决传统GAN难以生成高质量假数据的问题。其核心在于引入“有效信息”，以辅助模型对抗表现。这一有效信息可以是与原始数据相关但不同的信息，如样本的真实标签、不同模式下的样本数据等。cGAN架构引入真实标签作为信息输入，旨在为...
CGAN条件生成对抗网络的代码实现(1) 18:05 CGAN条件生成对抗网络的代码实现(2) 11:37 CGAN条件生成对抗网络的代码实现(3) 18:54 CGAN条件生成对抗网络的代码实现(4) 18:31 7-机械与运载工程学院-材料科学与工程学院联队 419播放 医学图像处理技术_上海交大 4.0万播放 07...
生成对抗网络GAN系列(二)--- Conditional Generative Adversarial Nets(cGAN 条件GAN)--- 文末附代码 Generative Adversarial Nets论文链接:https://arxiv.org/abs/1411.17841.简介 ConditionalGAN是在原始GAN之后一个比较早的改进版,虽然...噪声z同时分别输入进D和G网络中。仅仅做了这个改动而已。 4.结果可以看出,...
生成对抗网络GAN系列(二)--- Conditional Generative Adversarial Nets(cGAN 条件GAN)--- 文末附代码,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
前面已经讲过了GAN的基本原理与代码,但是在某些条件下GAN难以产生较好的结果。究其原因,是与“GAN很难训练”、“GAN对超参数设置高度敏感”,“生成器、判别器在训练中不断动态对抗”等因素有关,但阻碍生成对抗网络输出高质量“假数据”的关键因素之一就是有效信息的缺失。在传统生成模型中,GAN的生成器输入都是随机...
所以我们的基础还是要打好的, DCGAN 是我们的基础,有了 DCGAN 的代码经验,相信写起 Wasserstein GAN 就顺手很多,所以,我们接下来继续来研究我们的无约束条件 DCGAN。 在上一篇文章中,我们用 MNIST 手写字符训练 GAN,生成网络 G 生成了相对比较好的手写字符,这一次,我们换个数据集,用 CelebA 人脸数据集来训练...
所以我们的基础还是要打好的, DCGAN 是我们的基础,有了 DCGAN 的代码经验,相信写起 Wasserstein GAN 就顺手很多,所以,我们接下来继续来研究我们的无约束条件 DCGAN。 在上一篇文章中,我们用 MNIST 手写字符训练 GAN,生成网络 G 生成了相对比较好的手写字符,这一次,我们换个数据集,用 CelebA 人脸数据集来训练...