在牦牛高效养殖过程中,牦牛等级评定是牦牛育种工作中的重要环节.为了在牦牛等级评定研究中,降低数据集分布不平衡对牦牛等级预测结果的影响,提出一种基于改进条件生成对抗网络模型的牦牛等级评定模型VAE-CGAN.首先,为获取高质量生成样本,模型通过引入变分自编码器取代条件生成对抗网络输入中的随机噪声,降低了随机变量带来的...
3、引入了连接网络来控制vae中解耦与重建之间的权衡,即在连接网络与潜在空间之间增加了l1损失。这种改进使得编码器网络能够尽可能地解开人脸图像中的纠缠因素,缓解了vae中图像的解耦与重建之间的权衡问题。 4.本发明的目的是通过以下的技术方案实现的: 5.基于vae和cgan的生成人脸和属性编辑的方法,包括以下步骤: 6.s1...
VAE与GAN 聊到随机样本生成, 不得不提VAE与GAN, VAE用KL-divergence和encoder-decoder的方式逼近真实分布. 但这些年GAN因其”端到端”灵活性和隐式的目标函数得到广泛青睐. 而且, GAN更倾向于生成清晰的图像: VAE与GAN生成对比 GAN在10次Epoch后就可以生成较清晰的样本, 而VAE的生成样本依旧比较模糊. 所以GAN大...
生成器和判别器都增加额外信息y为条件, y可以使任意信息,例如类别信息,或者其他模态的数据。 如Figure 1所示,通过将额外信息y输送给判别模型和生成模型,作为输入层的一部分,从而实现条件GAN。 在生成模型中,先验输入噪声 p(z) 和条件信息y联合组成了联合隐层表征。对抗训练框架在隐层表征的组成方式方面相当地灵活。
CGAN CGAN是对条件生成GAN的最先尝试,方法也比较简单,直接在网络输入加入条件信息c,用来控制网络的条件输出模式: 公式也相对简单: 这样,使得生成指定label的样本成为可能: 来自:https://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf ACGAN(辅助类别的GAN) ACGAN在Imagenet上的生成效果令人惊叹,它特意学习了一个类别下的...
阶梯变分自编码器 向量量化变分自编码器 作为当前最常用的深度生成模型之一, VAE由于自身结构的固有缺点使...
为此,学者们开发了基于CGAN、CVAE以及VAE-based等的深度学习模型,以降低拓扑设计难度,实现更广域的超材料设计。综上所述,基于深度学习的弹性波“超材料研究已经取得了较大的进展,形成了较为完备的体系。#深度学习(Deep Learning)#超材料#前沿科技#能源 +1...
this repo contains Generative ai algorithms like GAN, CGAN, VAE, PixToPixGAN ,DDPM and LDM - Aktharnvdv/Generativeai
In order to improve the accuracy of long-term prediction,we propose a framework Variational Auto-Encoder Conditional Generative Adversarial Network(VAECGAN). Our model is divided into three parts. The first part is the encoder net, which can encode the exogenous sequence into latent space vectors ...
In order to accurately complement the time-series data, the paper proposes a complementary model based on VAE-CGAN optimization, which uses a combination of conditional generative adversarial network (CGAN) and Variational Autoencoder (VAE), incorporates QRNN as a regressor for VAE...