https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow tensorflow https://github.com/jacobgil/keras-dcgan keras https://github.com/soumith/dcgan.torch torch 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,到目前为止,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...
WGAN有时候也会伴随样本质量低、难以收敛等问题,WGAN-GP是WGAN的改进版,主要改进Lipschitz连续性限制条件,之前是直接采用weight clipping将权重裁剪到一定范围[-0.01,0.01],但这样过于简单粗暴,会导致模型建模能力弱化、梯度消失或爆炸。WGAN-GP...
深度学习--生成式对抗网络--DCGAN/WGAN/WGAN-GP/LSGAN/BEGAN算法理论,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
DCGAN的生成器结构如下,通过卷积的方式将100维的随机噪声输入映射成一张图像, 一些生成的图像如下: DCGAN并没有从根本上解决GAN训练不稳定的问题,训练的时候仍需要小心的平衡生成器和判别器的训练,往往是训练一个多次,训练另一个一次。三、WGAN论文《Wasserstein GAN》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1701.07875.p...
在深度学习实践领域，生成对抗网络（GAN）是一种创新的训练方法，于2014年由Goodfellow等人提出。它构建了两个对立的神经网络：生成器和判别器，通过相互博弈来提升图像生成的质量。本文将介绍GAN的早期重要工作，如DCGAN、WGAN和WGAN-GP，这些是深入理解后续GAN技术的基础。DCGAN（Deep Convolutional GAN）是...
深度学习(四十四)——GAN的评估指标, DCGAN, WGAN-GP, CGAN, BEGAN & EBGAN,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
DCGAN:Deep Convolutional GAN---基于卷积网络的GAN WGAN:Wasserstein GAN WGAN-GP:Wasserstein GAN with Gradient Penalty --- 带梯度惩罚的Wasserstein GAN 代码复现 注:不同paper中对符号的使用习惯差异很大。本文为了尽可能以统一的视角去介绍不同方法,所以也统一了符号。但这种统一会和原文出现不一致。所以与原文...
DCGAN: Deep Convolutional GAN 将CNN和GAN结合 结尾的bb: WGAN这篇论文我猜测当时作者写的应该很痛苦,其他文章看起来都很爽,只有WGAN作者这个小可怜还疯狂质疑自己 [1] A Gentle Introduction to Generative Adversarial Network Loss Functions - Machine Learning Mastery [2] Generative Adversarial Networks [3] ar...
【WGAN-GP、DCGAN、WGAN、LSGAN、SNGAN代码】WGAN-GP-1D轴承振动数据样本生成方法,西储大学数据集为例,可替换自己的数据。代码注释清楚,代码注释清楚,代码注释清楚。包含训练过程的代码train_gan和基于训练好的权重参数文件进行测试的代码generate_gan。可以生成指定的
DCGAN 最初版本,使用了交叉熵损失,各种GAN玩法的鼻祖,直到目前效果依然很棒。 项目地址:carpedm20/DCGAN-tensorflow WGAN 使用了Wasserstein损失,去掉了判别器最后一层的sigmoid和log,直接优化Wasserstein距离,但是WGAN需要对判别器做Weight Clip,比较麻烦,而且不能用动量优化(包括momentum和Adam),通常使用RMSProp来优化WGAN...