GAN的发展系列一(CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN) 在上一篇文章中我们介绍了GAN的原理(GAN生成对抗网络入门介绍),生成对抗网络GAN主要由两部分组成,生成网络Generator和判别网络Discriminator,生成模型G的思想是将一个随机噪声包装成...
g_dcgan.apply(weights_init_normal)# 初始化优化器,使用Adam优化器g_dcgan_optim = optim.Adam(g_dcgan.parameters(), lr=learning_rate) d_dcgan_optim = optim.Adam(d_dcgan.parameters(), lr=learning_rate)# 加载MNIST数据集,和之前不同的是,DCGAN输入的图像被 resize 成 32*32 像素dcgan_dataloader ...
cGAN的特点： 扩展GAN：在GAN的基础上加入了额外信息y作为条件，使生成模型和判别模型能处理特定条件下的生成任务。 条件生成：通过将条件信息y融入输入层，实现条件生成，提高了生成样本的针对性和可控性。DCGAN的特点： 改进网络结构：采用全卷积网络替代全连接层，提高了训练稳定性与生成质量。 网络结构...
二、 DCGAN深度卷积GAN论文《unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf DCGAN使用卷积层代替了全连接层,采用带步长的卷积代替上采样,更好的提取图像特征,判别器和生成器对称存在,极大的提升了GAN训练的稳定性和生成结果...
DCGAN: DCGAN是继GAN之后比较好的改进,其主要的改进主要是在网络结构上,到耳前为止,DCGAN的网络结构还是被广泛的使用,DCGAN极大的提升了GAN训练的稳定性以及生成结果质量。 DCGAN的生成器网络结构如上图所示,相较原始的GAN. ,DCGAN几乎完全使用了卷积层代替全连接层,判别器几乎是和生成器对称的,从上图里我们可以看...
DCGAN 前面介绍的GAN中,generator和discriminator都是简单的线型神经元。近年来,深度学习之所以能大放光彩,主要还是得益于CNN的应用。同样的,GAN中的generator和discriminator也可以换成CNN。 网络结构 DCGAN的效果明显比之前好了很多,不过,因为DCGAN只能生产64×64的图像,增加到256×256,效果很一般。后面用在G和D上的网...
前面我们讲的GAN基本都是围绕着对GAN的优化而诞生的架构,比如DCGAN就是在架构上进行了改进,而LSGAN、WGAN都是在目标函数上进行了改进。现在我们讲条件GAN,是GAN在实现任务上的改进,比如我们想控制一下我们的期望输出,此时就得使用条件GAN。 1、cGANcGAN是条件GAN中最早诞生的,当时原论文里它的架构还用的是全连接...
GAN的发展系列一(CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN) 在上一篇文章中我们介绍了GAN的原理(GAN生成对抗网络入门介绍),生成对抗网络GAN主要由两部分组成,生成网络Generator和判别网络Discriminator,生成模型G的思想是将一个随机噪声包装成一个逼真的样本,判别模型D则需要判断输入的样本是真实的...
(x) return validity class G_dcgan(nn.Module): '''反滑动卷积生成器''' def __init__(self, z_dim): super(G_dcgan, self).__init__() self.z_dim = z_dim # 第一层:把输入线性变换成256x4x4的矩阵,并在这个基础上做反卷机操作 self.linear = nn.Linear(self.z_dim, 4*4*256) self...
GAN基础 1、GAN本质及组成 2、GAN数学原理 3、GAN优缺点,可能改进方式 二、深度GAN(DCGAN) 三、条件GAN(cGAN) 文字约束 文字加位置约束 图片约束 四、Info GNN 五、WGNN... 生成对抗网络(GAN) 简介 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...