【Pytorch神经网络理论篇】 24 神经网络中散度的应用：F散度+f-GAN的实现+互信息神经估计+GAN模型训练技巧
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
【Pytorch神经网络实战案例】17 带W散度的WGAN-div模型生成Fashon-MNST模拟数据
1 WGAN-div 简介W散度的损失函数GAN-dv模型使用了W散度来替换W距离的计算方式，将原有的真假样本采样操作换为基于分布层面的计算。2 代码实现在WGAN-gp的基础上稍加改动来实现，重写损失函数的实现。2.1 代码实战：引入模块并载入样本----WGAN_div_241.py（第1部分）import torch import torchvision from torchvision ....
【Pytorch神经网络实战案例】16 条件WGAN模型生成可控Fashon-MNST模拟数据
1 条件GAN前置知识条件GAN也可以使GAN所生成的数据可控，使模型变得实用，1.1 实验描述搭建条件GAN模型，实现向模型中输入标签，并使其生成与标签类别对应的模拟数据的功能，基于WGAN-gp模型改造实现带有条件的wGAN-gp模型。2 实例代码编写条件GAN与条件自编码神经网络的做法几乎一样，在GAN的基础之上，为每个模型输入都添加一个标签向量。2.1 代码实战：引入模块并载入样本---....
【Pytorch神经网络实战案例】15 WGAN-gp模型生成Fashon-MNST模拟数据
1 WGAN-gp模型生成模拟数据案例说明使用WGAN-gp模型模拟Fashion-MNIST数据的生成，会使用到WGAN-gp模型、深度卷积GAN(DeepConvolutional GAN，DCGAN)模型、实例归一化技术。1.1 DCGAN中的全卷积WGAN-gp模型侧重于GAN模型的训练部分，而DCGAN是指使用卷积神经网络的GAN，它侧重于GAN模型的结构部分，重点介绍在DCGAN中使....
【Pytorch神经网络理论篇】 23 对抗神经网络：概述流程 + WGAN模型 + WGAN-gp模型 + 条件GAN + WGAN-div + W散度
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
【Pytorch神经网络实战案例】14 构建条件变分自编码神经网络模型生成可控Fashon-MNST模拟数据
1 条件变分自编码神经网络生成模拟数据案例说明在实际应用中，条件变分自编码神经网络的应用会更为广泛一些，因为它使得模型输出的模拟数据可控，即可以指定模型输出鞋子或者上衣。1.1 案例描述在变分自编码神经网络模型的技术上构建条件变分自编码神经网络模型，实现向模型输入标签，并使其生成与标签类别对应的模拟数据的功能。1.2 条件变分自编码神经网络的实现条件变分自编码神经网络在变分自编码神经网络基础之上....
【Pytorch神经网络实战案例】13 构建变分自编码神经网络模型生成Fashon-MNST模拟数据
1 变分自编码神经网络生成模拟数据案例说明变分自编码里面真正的公式只有一个KL散度。1.1 变分自编码神经网络模型介绍主要由以下三个部分构成：1.1.1 编码器由两层全连接神经网络组成，第一层有784个维度的输入和256个维度的输出；第二层并列连接了两个全连接神经网络，每个网络都有两个维度的输出，输出的结果分别代表数据分布的均值与方差。1.1.2 采样器根据编码器得到的均值与方差计算出数据分布情....
【Pytorch神经网络理论篇】 11 卷积网络模型+Sobel算子原理
同学你好！本文章于2021年末编写，已与实际存在较大的偏差！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与....
【Pytorch神经网络理论篇】 06 神经元+神经网络模型+全连接网络模型
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【Pytorch神经网络理论篇】 05 Module类的使用方法+参数Parameters类+定义训练模型的步骤与方法
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