实现这个一共只有不到50行的代码。 提醒:GAN比较挑剔,而且比较脆弱。当它们进入了某种状态,可能会得到其他奇怪的结果。运行示例代码十次(每次超过5,000轮迭代)后得到了下面十个分布结果: 可以看到十次运行中有八次结果符合分布。但有两次不符合。其中一种情况(第5次运行)出现了凹面的分布,均值约为6.0。最后一次运行结果
PyTorch实现: class NonSaturatingGANLoss: def __init__(self, device): self.device = device self.criterion = nn.BCELoss() def discriminator_loss(self, real_output, fake_output): # 与原始GAN相同 real_labels = torch.ones_like(real_output, device=self.device) fake_labels = torch.zeros_like...
2.1、GAN的运行机理 在传统的生成模型中,我们总是对我们的训练数据(或观测变量和隐变量)进行建模,得到概率分布,然后进行数据的生成。可GAN却不是这样,其利用神经网络这个函数逼近器,求解出了模型中概率分布的参数在不知道概率分布是什么的情况下在不知道概率分布是什么的情况下。 其主要思想是,从一个简单的概率分布...
随着GAN技术的不断推广与深入研究，针对其原有局限性的多种改进版本已陆续问世。这些改进措施旨在提升GAN的性能，克服其训练过程中的挑战，并进一步拓展其应用范围。这些改进的GAN变种，通过应对GAN训练中的各类难题，不仅增强了GAN在实际应用中的能力，还显著提升了其使用效果。三、GAN的代码实现 接下来，我们将给出一...
Conditional GAN代码实现(Pytorch) 论文地址: https://arxiv.org/abs/1411.1784 1. 提出的背景 传统的GAN虽然可以生成图像,但是无法控制具体生成图像的种类。例如在生成手写体时,GAN和DCGAN都可以生成0-9这十个数字,但是用户无法指定具体生成那个数字的图像; GAN和DCGAN存在模式崩塌现象(Mode collapse(模式坍塌))。
简介: GAN网络的代码实现(学习ing) 感悟:在学习某个网络的时候,一味的看概念越看越不理解,此时我们可以找一份源代码,试着写一遍,也许就会明白了。 #---引入需要的库--- import argparse #配置超参数的库 import os#用来创建文件夹 import numpy as np #对数据进行一些操作 import torchvision.transforms as...
【GAN】生成对抗网络GAN-从原理入门到代码实现共计4条视频,包括:1-生成对抗网络简介、2-GAN网络基本组成、3-损失函数解释说明等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
代码来自eriklindernoren的开源GAN实现:https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN 主要是添加了一些注解,大家可以参考原工程来看 因为dcgan本质上与gan没什么区别(在实现时就是把全连接层换成卷积层了而已),所以就不介绍了 依然是免责声明:水平有限,有错误请各位指正,谢谢了 ...
(PyTorch)50行代码实现对抗生成网络(GAN) 2014年,蒙特利尔大学(University of Montreal)的伊恩•古德费洛(Ian Goodfellow)和他的同事发表了一篇令人震惊的论文,向全世界介绍了GANs,即生成式对抗网络。通过计算图和博弈论的创新结合,他们表明,如果有足够的建模能力,两个相互竞争的模型将能够通过普通的反向传播进行协同...