【深度学习】Generative Adversarial Networks ,GAN生成对抗网络分类
1 思维导图 2 大纲 序号对应论文中的参考文献《A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications》 按损失函数分 Original GAN f-GAN Energy-based GAN Least-square GAN Loss-s...
【Tensorflow+keras】Keras API两种训练GAN网络的方式
1 第一种 train_on_batch （1）简介github：https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN/tree/master/cgan运行一批样品的单次梯度更新。该方法搭配keras的sequential API使用。其他网络结构参考Keras API三种搭建神经网络的方式及以mnist举例实现&#x...
Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33566 生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 近年来，GAN一直是研究的热门话题。Facebook的AI研究总监...
GAN网络的代码实现（学习ing）
感悟：在学习某个网络的时候，一味的看概念越看越不理解，此时我们可以找一份源代码，试着写一遍，也许就会明白了。 #----------引入需要的库---------- import argparse #配置超参数的库 import os#用来创建文件夹 import numpy as n...
深度学习第5天：GAN生成对抗网络
一、GAN1.基本思想想象一下，市面上有许多仿制的画作，人们为了辨别这些伪造的画，就会提高自己的鉴别技能，然后仿制者为了躲过鉴别又会提高自己的伪造技能，这样反反复复，两个群体的技能不断得到提高，这就是GAN的基本思想2.用途我们知道GAN的全名是生成对抗网络，那么它就是以生成为主要任务，所以可以用在这些方面生成虚拟数据集，当数据集数量不够时，我们可以用这种方法生成数据图像清晰化，可以将模糊图片清....
深度学习及CNN、RNN、GAN等神经网络简介（图文解释 超详细）
深度学习概述理论上来说，参数越多的模型复杂度越高、容量越大，这意味着它能完成更复杂的学习任务。但一般情形下，复杂模型的训练效率低，易陷入过拟合。随着云计算、大数据时代的到来，计算能力的大幅提高可以缓解训练的低效性，训练数据的大幅增加可以降低过拟合风险。因此，以深度学习（Deep Learning，DL）为代表的复杂模型受到了关注深度学习是机器学习（Machine Learning，ML）领域中一....
【RL-GAN-Net】强化学习控制GAN网络，用于实时点云形状的补全。
论文题目：RL-GAN-Net: A Reinforcement Learning Agent Controlled GAN Network for Real-Time Point Cloud Shape Completion所解决的问题 用强化学习控制GAN网络，以使得GAN更快，更鲁棒。将其用于点云数据生成。全网第一次用RL控制GAN。通过数据驱动的方法填补三维数据中的数据缺失。所采用的方....
理解GAN生成对抗网络
GAN (Generative Adversarial Net) 生成对抗网络主要用于生成一些数据，并且生成的数据能够使得人无法分辨出哪些是GAN生成的，哪些是真实数据。这里我们举一个例子形象说一下GAN大概的工作原理： 我们以我们平常生活中的钱为例：钱有真钱和假钱之分，我们得想办法让这个....
使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别 下
上一节，我们已经建立好了模型所必需的鉴别器类与Dataset类。使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别 上接下来，我们测试一下鉴别器是否可以正常工作，并建立生成器。1 测试鉴别器# 数据类建立 celeba_dataset = CelebADataset(r'F:\学习\AI\对抗网络\face-data\celeba_aligned_small.h5....
使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别 上
1 数据集描述此项目使用的是著名的celebA（CelebFaces Attribute）数据集。其包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片，每张图片都做好了特征标记，包含人脸bbox标注框、5个人脸特征点坐标以及40个属性标记，数据由香港中文大学开放提供（不包含商业用途的使用）。在实际训练前，已经将数据处理成了HDF5的数据集格式。使用h5py处理HDF5数据集可以提供很多方便，使....
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