如下图所示,一个生成对抗网络包含两个基础网络:生成器(generator,简写为G,也被称为生成网络)与判别器(discriminator,简写为D,也被称为判别网络)。其中,生成器用于生成新数据,其生成数据的基础往往是一组噪音或者随机数,而判别器用于判断生成的数据和真实数据哪个才是真的。生成器没有标签,是无监督网络;而判别器有...
一: http://blog.aylien.com/introduction-generative-adversarial-networks-code-tensorflow/ 最简单的对抗生成网络介绍 二 将判断模型和生成模型网络都改造为多层后代码如下: https://github.com/ikostrikov/TensorFlow-VAE-GAN-DRAW/blob/master/main-gan.py 代码如下: 定义判别模型: 计算判别模型的判别结果 定义生...
可以看到,GAN 在自己学习如何生成手写体数字。 完整代码地址: https://github.com/roatienza/Deep-Learning-Experiments/blob/master/Experiments/Tensorflow/GAN/dcgan_mnist.py
生成对抗网络 (GAN) 是一种强大的生成模型,通过生成器和判别器的博弈,能够生成高质量的图像、文本等多种类型的数据。在实际开发中,GAN 可以用于图像生成、图像修复、数据增强等多个领域,为人工智能生成内容 (AIGC) 提供强有力的技术支持。 未来展望 提高生成质量:通过改进网络结构(如 DCGAN、WGAN、StyleGAN 等),...
reshape(-1,28,28) #生成数据 result=result.detach().numpy() #绘制 for i in range(10): plt.subplot(2,5,i+1) plt.imshow(result[i]) plt.gray() plt.show() 5、结束 以上,就是GAN生成对抗网络的全部内容了,如有问题,还望指出。阿里嘎多...
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 ...
这个强大的技术似乎需要大量的代码才能开始,对吗?不。使用PyTorch,我们实际上可以用50行代码创建一个非常简单的GAN。实际上只有5个组成部分需要考虑: R:原始的、真实的数据集 I:作为熵源进入生成器的随机噪声 G:试图复制/模拟原始数据集的生成器 D:鉴别器,用来区分G和R的输出 ...
gan.z: z_batch, gan.x: x_batch, })# update G networkloss_G, _ = sess.run([gan.loss_G, g_optim], feed_dict={ gan.z: z_batch, gan.x: np.zeros(z_batch.shape),# dummy input}) avg_loss += loss_D count +=1avg_loss /= count#每一个epoch都展示一次生成效果z = np.random...