1、DCGAN原理¶ 深度卷积对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,简称DCGAN)是一种深度学习模型,由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个神经网络组成。DCGAN结合了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)和生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GAN)的思想,用于生成逼真...
深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 是一种生成对抗网络 (GAN) 的变体，它专门使用卷积神经网络 (CNN) 来构建生成器和判别器。GAN 简介 GAN 由两个神经网络组成：生成器 (Generator)： 学习从随机噪声生成逼真的数据样本。判别器 (Discriminator)： 学习区分真实数据样本和生成器生成的样本。GAN 通过对抗训练来进行优化...
DCGAN就是Deep Concolutions应用到GAN上,但是和传统的卷积应用还有一些区别,最大的区别就是没有池化层。本文将详细分析卷积在GAN上的应用。 二、具体 1、DCGAN和传统GAN区别 1.将pooling层convolutions替代(对于判别模型:容许网络学习自己的空间下采样 ,因为没有池化层,所以让判别网络自习学习。对于生成模型:容许它学...
dcgan_input = Input(shape=self.config.generator_input_dim) dcgan_output = self.discriminator_model(self.generotor_model(dcgan_input)) self.discriminator_model.trainable = False self.dcgan = Model(dcgan_input,dcgan_output) if dcgan_weight_path is not None: self.dcgan.load_weights(dcgan_weight_...
DCGAN框架结构 DCGAN用于人脸生成的pytorch例子 DCGAN的实验性应用 Reference 上一节介绍了GAN的基本实现方法,但在实际中很少会直接用最基本的版本。现在广泛使用的是深度卷积生成对抗网络——DCGAN。DCGAN是在GAN的基础上设计的架构,在训练过程中状态稳定,可以有效实现高质量的图片生成及相关的生成模型版本。 DCGAN设计规...
DCGAN是生成对抗网络GAN中一种常见的模型结构。其中的生成器和判别器都是神经网络模型。 GAN是一种生成式对抗网络,即通过对抗的方式,去学习数据分布的生成式模型。所谓的对抗,指的是生成网络和判别网络的互相对抗。生成网络尽可能生成逼真样本,判别网络则尽可能去判别该样本是真实样本,还是生成的假样本。 优化目标函数...
12.DCGAN项目实战:配置参数 10:51 13.DCGAN项目实战:基于卷积的生成网络架构 11:47 14.DCGAN项目实战:基于卷积的判别网络 09:57 15.DCGAN项目实战:训练DCGAN网络 08:50 第三章:图神经网络 26:34 2. 1.2_图基本知识代码 05:42 3. 2.1_DeepWalk 06:08 ...
深度卷积生成对抗网络(DCGAN) GAN的基本原理 GAN的基本原理其实非常简单,它包含两个网络,G网络(Generator)和D网络(Discriminator)。G网络的目标是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D,D网络的目标是尽量把G网络生成的图片和真实的图片分别开来。 最理想的结束状态是,G网络可以生成足以“以假乱真”的图片,而D网络,它...
2.准备数据集在终端，在root/DCGAN（默认）路径下，运行以下命令：cd ./.cd user-datamkdir CelebA# 在user-data目录下创建CelebA文件夹cd .cp -r datasets/CelebA/Img/img_align_celeba ././user-data/CelebA# 将复现所需的公开数据集复制到指定文件夹下 3.模型训练 在终端，进入root/DCGAN（默认）路径下...
2. DCGAN的网络结构图 ①论文中所提的：生成器的网络结构图，鉴别器的大致结构与之相反 ②自己结合...