生成对抗网络,又名GAN(Generative adversarial network)。在2014年,被还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow提出来的。主要用于图像生成、图像修复、风格迁移、艺术图像创造等任务。本文主要介绍下GAN的主要原理及代码实现。 一、主要架构 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...
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...
因为毕竟在 GAN 中有两个相互耦合的深度神经网络,同时对这两个网络进行梯度的反向传播,也就比一般场景困难两倍。 为此,本文将以深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional GAN,DCGAN)为例,介绍如何基于 Keras 2.0 框架,以 Tensorflow 为后端,在 200 行代码内搭建一个真实可用的 GAN 模型,并以该模型为基础自动生成 ...
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是一种深度学习模型架构,由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出。GAN 由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器试图生成逼真的数据样本,而判别器则尝试区分这些生成的数据与真实数据。 应用使用场景 图像生成:如生成高质量的图片、艺术品...
生成器: 32 ==> 128 ==> 2 判别器: 2 ==> 128 ==> 1 生成器生成的是样本,即一组坐标(x,y),我们希望生成器能够由一组任意的 32组噪声生成座标(x,y)处于两个半月形状上。 判别器输入的是一组座标(x,y),最后一层是sigmoid函数,是一个范围在(0,1)间的数,即样本为真或者假的置信度。如果输入...
生成器: 32 ==> 128 ==> 2 判别器: 2 ==> 128 ==> 1 生成器生成的是样本,即一组坐标(x,y),我们希望生成器能够由一组任意的 32组噪声生成座标(x,y)处于两个半月形状上。 判别器输入的是一组座标(x,y),最后一层是sigmoid函数,是一个范围在(0,1)间的数,即样本为真或者假的置信度。如果输入...
生成对抗网络 数字8 生成对抗网络 代码 1. In [1]: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec import os 1. 2....
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...
所以叫做对抗,叫做博弈。那么最后的结果到底是谁赢呢?这就要归结到设计者,也就是我们希望谁赢了。作为设计者的我们,我们的目的是要得到以假乱真的样本,那么很自然的我们希望生成样本赢了,也就是希望生成样本很真,判别网络能力不足以区分真假样本位置。