数据集对于训练GAN来说非常重要,尤其考虑到我们在GAN中处理的通常是非结构化数据(一般是图片、视频等),任意一class都可以有数据的分布。这种数据分布恰恰是GAN生成输出的基础。为了更好地演示GAN的搭建流程,本文将带大家使用最简单的MNIST数据集,其中含有6万张手写阿拉伯数字的图片。 像MNIST这样高质量的非结构化数据...
plt.ylim((0,3));plt.legend(loc='upper right', fontsize=10);plt.draw();plt.pause(0.1) GAN网络的损失函数 另外的,GAN网络的损失函数也可以使用 BCELoss(Binary Cross Entropy Loss) 或 BCEWithLogitsLoss BCELoss的解释如下: 为了解决无穷的问题,当log小于-100时,固定输出-100. reduction 默认 mean,x...
而 PyTorch 虽然出世不久,但已俘获不少开发者。本文介绍如何在PyTorch中分5步、编写50行代码搞定GAN。下面一起来感受一下PyTorch的易用和强大吧。 2014年,Ian Goodfellow和他在蒙特利尔大学的同事们发表了一篇令人惊叹的论文,将GAN或称生成式对抗网络带到世界的面前。 通过计算图形和游戏理论的创新组合,他们指出,给定...
Pytorch-GAN 目录 1.实现Generator 2.实现Discriminator 任务:使用8个高斯混合模型生成一系列数据,通过GAN学习它的分布,比较学习的分布和真实的分布是否一样。 GAN文字版算法: GAN公式版算法: 在命令行执行如下语句(详细Visdom的使用见https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/13285150.html) python -m visidom.server ...
1、原始GAN Goodfellow等人于2014年提出的原始GAN采用极小极大博弈(Minimax Game)框架,其损失函数可表述为: 其中: 表示判别器对输入判定为真实样本的概率 表示生成器将随机噪声转换为合成图像的函数 表示真实数据分布 表示噪声先验分布,通常为标准正态分布
近年来,各种生成模型及其应用广泛地出现在大家的视野范围内,像最近非常火爆的 Alias-Free GAN 更是从一个全新的视角,为生成模型领域中新的发展方向打下了坚实的理论基础。但是现在来看,无论是之前的 StyleGAN2 还是现在的 Alias-Free GAN,模型细节还有训练过程都是非常繁杂的。 0 同时,如果再结合 PyTorch 的话,...
生成对抗网络GAN与Pytorch实现 1、生成对抗网络(GAN)是什么? 所谓的生成对抗网络,就是一种可以生成特定分布数据的神经网络模型 GAN网络结构 如上图所示, 网络结构中,最重要的是两个模块: 和 ,输入的数据,通过 生成了一些伪数据 ,然后与真实数据 一同输入到 ...
1、原始GAN Goodfellow等人于2014年提出的原始GAN采用极小极大博弈(Minimax Game)框架,其损失函数可表述为: 其中: D(x)表示判别器对输入x判定为真实样本的概率 G(z)表示生成器将随机噪声z转换为合成图像的函数 p_{data}(x)表示真实数据分布 p_z(z)表示噪声先验分布,通常为标准正态分布 ...
生成对抗网络(GANs)的训练效果很大程度上取决于其损失函数的选择。本研究首先介绍经典GAN损失函数的理论基础,随后使用PyTorch实现包括原始GAN、最小二乘GAN(LS-GAN)、Wasserstein GAN(WGAN)及带梯度惩罚的WGAN(WGAN-GP)在内的多种损失函数。 生成对抗网络(GANs)的工作原理堪比一场精妙的艺术创作过程——生成器(Generat...
PyTorchGAN是一种基于深度学习的生成对抗网络(GAN)模型,它在图像生成、图像修复、图像增强等领域有着广泛的应用。本文将通过一个具体的PyTorchGAN例子,来介绍其应用及未来发展方向。一、PyTorchGAN及其应用的重要性GAN是一种由两个神经网络构成的对抗训练模型,一个负责生成假样本,另一个负责判断样本的真伪。PyTorchGAN...