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。
GAN基础 1、GAN本质及组成 2、GAN数学原理 3、GAN优缺点,可能改进方式 二、深度GAN(DCGAN) 三、条件GAN(cGAN) 文字约束 文字加位置约束 图片约束 四、Info GNN 五、WGNN... 生成对抗网络(GAN) 简介 生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最...
DCGAN使用卷积层代替了全连接层,采用带步长的卷积代替上采样,更好的提取图像特征,判别器和生成器对称存在,极大的提升了GAN训练的稳定性和生成结果的质量。判别器中采用leakyRELU而不是RELU来防止梯度稀疏,而生成器仍然采用RELU,但输出层采用t...
『行远见大』用 DCGAN 和 LSGAN 生成数字 项目简介 向开源致敬! 环境配置 导入一些必要的包 MNIST 手写数字数据集 参与初始化的模块 定义生成器的结构 DCGAN 介绍 用DCGAN 定义判别器的结构 BCELoss() 二元交叉熵损失函数 查看效果 LSGAN 介绍 用LSGAN 定义判别器的结构 MSELoss() 最小二乘损失函数 查看效果...
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质量。 论文的主要贡献是: ◆ 为GAN的训练提供了一个很好的网络拓扑结构。
GAN的发展系列一(CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN) 在上一篇文章中我们介绍了GAN的原理(GAN生成对抗网络入门介绍),生成对抗网络GAN主要由两部分组成,生成网络Generator和判别网络Discriminator,生成模型G的思想是将一个随机噪声包装成一个逼真的样本,判别模型D则需要判断输入的样本是真实的还是生成的假样本,通...
【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
旧版本位于: 或“ v1”目录中。 GAN-Tensorflow 2 Tensorflow的2个实现 , ,和。 样例结果 时尚MNIST DCGAN LSGAN WGAN-GP 德拉甘 名人 DCGAN LSGAN WGAN-GP 德拉甘 日本动漫 WGAN-GP 德拉甘 用法 环境 Python 3.6 TensorFlow 2.2,TensorFlow插件0.10.0 OpenCV,scikit映像,tqdm,oyaml 我们建议...
DCGAN_LSGAN_WGAN_WGAN-GP_SNGAN_RSGAN_RaSGAN Implementation of some different variants of GANs Introduction This code is mainly implement some basic GANs about 'DCGAN', 'WGAN', 'WGAN-GP', 'LSGAN', 'SNGAN', 'RSGAN'&'RaSGAN'. More details of these GANs, please see follow papers: ...
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质量。