在前面一篇博客:【GAN】二、原始GAN论文详解中我们主要介绍了原始GAN模型的网络结构,训练方法以及相关GAN网络架构中的数学结论。那么在这篇博客中,我们将主要介绍原始GAN之后的又一种模型——DCGAN。DCGAN将GAN与CNN相结合,奠定后几乎所有GAN的基本网络架构。DCGAN极大地提升了原始GAN训练的稳定性以及生成结果质量。 DCGA...
DCGAN论文简单解读 DCGAN论⽂简单解读 的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积⽣成对抗⽹络)。是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的之后⼀个新的提出将GAN和卷积⽹络结合起来，以解决GAN训练不稳定的问题的⼀篇paper.关于基本的GAN的原理，可以参考原始,或者其他⼀些有⽤的...
②提出了深度卷积生成对抗网络(DCGAN)。 ③经过实验证明了该网络较强的学习能力和适用性。 1 INTRODUCTION ①简述了非监督学习在图像分类中的运用。 ②介绍了GANs的主要构成部分,以及GANS的优势和局限性 ③文章有以下贡献: a. 提出了GAN体系结构的拓扑约束,使它们在大多数设置下能够稳定地训练。 b. 训练好的鉴别...
在以上改进的支撑下,论文给出了生成器G的网络结构: 经实验验证,该模型生成的图像较为稳定,虽然只能生成64*64大小的图像,但是这可以通过一些基本的图像处理方法,如金字塔来提升生成图像的分辨率。作者在卧室数据集LSUN上进行了实验,取得了较好的效果(经过一轮训练) 除此之外,作者还发现DCGAN有一个算数加减性质。如下...
在DCGAN中,生成器和判别器使用不同的激活函数。生成器中使用ReLU函数,输出层使用Tanh激活函数。另外,判别器中对所有层均使用LeakyReLU。 上面这四点,在原文中就是: DCGAN的框架结构# 前面提到的,DCGAN的两个网络都是用了卷积层。注意,CNN包含卷积层,其后是归一化层或池化层,之后是激活函数。 DCGAN中,判别网络接...
论文题目 Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(DCGAN下的无监督表征学习) 我认为读paper无论别人讲得多好,也一定要去读论文原文,或许差距就在这个地方拉开 摘要 近年以来,机器学习中已经广泛应用CNN来做监督学习。相比之下,CNN的无监督学习却并未获得太多注意,在里...
结合DCGAN论文 结合DCGAN论文,本博客旨在讲解如何探索潜在空间。 在DCGAN中,我们利用噪声 zzz 产生图片。我们想探索噪声对最终图片的影响,并且试图证明GAN网络并不是简单的记住了训练样本。 这个噪声 zzz 所在的空间就是所谓的潜在空间。 看到DCGAN原文的人,一定知道怎么探索,那就是利用插值的方法。**但是如何插值呢?
简介:DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络)。是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper.关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据...
DCGAN论文笔记+源码解析 DCGAN论⽂笔记+源码解析 论⽂地址：源码地址：DCGAN，Deep Convolutional Generative Adversarial Networks是⽣成对抗⽹络（Generative Adversarial Networks）的⼀种延伸，将卷积⽹络引⼊到⽣成式模型当中来做⽆监督的训练，利⽤卷积⽹络强⼤的特征提取能⼒来提⾼⽣成⽹...
我们将这种架构称为Deep Convolutional GANs(DCGAN) 使用图像分类任务上训练出来的判别器和其他的非监督算法做了比较 对GAN学习到的特征做出了可视化,并经验性的证明了特殊的特征表征了特殊的对象 针对生成器,我们提出了一个很有趣的算法向量,这个向量能很简单的在语义层面上操作生成样例的质量 相关工作 无监督的表征...