Pytorch 实现 GAN 网络 原理 GAN的基本原理其实非常简单,假设我们有两个网络,G(Generator)和D(Discriminator)。它们的功能分别是: G 是一个生成网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成伪造数据,记做 G(z)。 D 是一个判别网络,判别数据是不是“真实的”。它的输入参数是x,输出记为 D(x) 代表 x 为...
近日，机器之心在 GitHub 上看到了一个非常有意义的项目 PyTorch-StudioGAN，它是一个 PyTorch 库，提供了条件 / 无条件图像生成的代表性生成对抗网络（GAN）的实现。据主页介绍，该项目旨在提供一个统一的现代 GAN 平台，这样机器学习领域的研究者可以快速地比较和分析新思路和新方法等。 该项目的作者为韩国浦项科...
GAN的PyTorch实现 代码链接: https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN/blob/master/implementations/gan/gan.pygithub.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN/blob/master/implementations/gan/gan.py 一、GAN 有什么用? GAN 即 Generative Adversarial Nets,生成对抗网络,从名字上我们可以得到两个信息: 首先,它...
import os import cv2 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from PIL import Image from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms batch_size = 16 lr = 3e-4 img_size = 336 img_resize = 24 channels = 3 ...
GAN(生成对抗网络)是一种非常经典的深度学习模型,通过对抗训练来提升生成数据的质量。举个例子来说明:假设有两个角色,一个是赝品制造者(生成器),另一个是艺术品鉴定师(判别器)。他们的目标分别是制造出看起来像真正艺术品的赝品,以及区分正品和赝品。赝品...
(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...
50行代码实现GAN(PyTorch) 编者按:上图是 Yann LeCun 对 GAN 的赞扬,意为“GAN 是机器学习过去 10 年发展中最有意思的想法。” 本文作者为前谷歌高级工程师、AI 初创公司 Wavefront 创始人兼 CTO Dev Nag,介绍了他是如何用不到五十行代码,在 PyTorch 平台上完成对 GAN 的训练。
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pytorch实现GAN网络的损失 如何实现pytorch中GAN网络的损失 整体流程 首先,我们需要了解GAN(Generative Adversarial Network)的工作原理。GAN是由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成的对抗网络,生成器负责生成数据,而判别器负责判断生成的数据是真实的还是假的。整个训练过程是通过不断优化生成器和判别器的损失...
本文介绍了创建 GAN 背后的简单直觉,然后介绍了通过 PyTorch 实现的卷积 GAN 及其训练过程。 GAN 背后的直觉 不同于传统分类方法,我们的网络预测可以直接与事实的正确答案相比较,而生成图像的“正确性”是很难定义和衡量的。Goodfellow 等人在他们的原创论文《生成对抗网络》(Generative Adversarial Network)中提出了一...