ACGAN

ACGAN

既然这两种思路都可以提高生成数据的质量，于是ACGAN综合了以上两种思路，既使用标签信息进行训练，同时也重建标签信息，结合CGAN和SGAN的优点，从而进一步提升生成样本的质量，并且还能根据指
沐阳zz·2023-09-29 16:37

日更81

做两个工作，跑一下ACGAN和BigGAN，看下效果如何。以及是否能够在9个小时内跑出比较好的结果。另外，做下分子间原子距离的比赛。
深度学习模型优化·2023-09-10 01:23

Keras搭建ACGAN生成MNIST手写体图片

一.CGAN和ACGAN1.CGAN普通的GAN输入的是一个N维的正态分布随机数\color{red}随机数随机数，而CGAN会为这个随机数添上标签\color{red}随机数添上标签随机数添上标签；CGAN
Paul-Huang·2023-02-02 09:13

ACGAN(Auxiliary Classifier GAN)详解与实现（tensorflow2.x实现）

ACGAN（AuxiliaryClassifierGAN）详解与实现（tensorflow2.x实现）ACGAN原理ACGAN实现模块导入生成器鉴别器模型构建模型训练虚假图像生成及绘制plot_images
盼小辉丶·2023-02-02 09:42

在华为云ModelArts平台用ACGAN来生成动漫头像

一、体验之旅1.1关于ACGAN的介绍使用标签的数据集应用于生成对抗网络可以增强现有的生成模型，并形成两种优化思路。
真爱无敌86·2023-02-02 09:42

ACGAN 简介与代码实战

1.介绍CGAN通过结合标签信息来提高生成数据的质量，SGAN通过重建标签信息来提高生成数据的质量，那么我们可不可以两者都用，答案是显然的，因为ACGAN就是这样干的。
时光碎了天·2023-02-01 10:32

【生成对抗网络】ACGAN的代码实现

文章目录1.ACGAN简介2.基于TensorFlow2的ACGAN实现(MNIST数据集)2.1导包2.2数据准备2.3生成器模型2.4判别器模型2.5定义损失函数及优化器2.6定义批次训练函数2.7
宛如近在咫尺·2023-01-29 11:46

【生成对抗网络】GAN入门与代码实现（二）

训练结果生成对抗网络系列【生成对抗网络】GAN入门与代码实现（一）【生成对抗网络】GAN入门与代码实现（二）【生成对抗网络】基于DCGAN的二次元人物头像生成(TensorFlow2)【生成对抗网络】ACGAN
宛如近在咫尺·2023-01-29 11:15

深度学习 Day 9——浅知有关GAN训练与预测

GAN的训练和预测1、定义问题2、选择GAN架构3、在真实数据集上训练判别器4、训练生成器5、训练假数据判别器6、使用判别器的输出训练生成器四、不同类型的GAN1、DCGAN2、CGAN3、LSGAN4、ACGAN5
-北天-·2023-01-19 20:20

ACGAN模型——pytorch实现

classDiscriminator(nn.Module):#定义判别器def__init__(self,img_size=(64,64),num_classes=2):#初始化方法super(Discriminator,self).__init__()#继承初始化方法self.img_size=img_size#图片尺寸，默认为（64.64）三通道图片self.num_classes=num_c
Peach_____·2023-01-04 15:31

GAN-cls：具有匹配感知的判别器

在InforGAN中，使用了ACGAN的方式进行指导模拟数据与生成数据的对应关系。在GAN-cls中该效果会以更简单的方式来实现，即增强判别器的功能，令其不仅能判断图片的真伪，还能判断匹配真伪。
无微の大白·2022-12-16 09:02

基于ModelArts的动漫头像自动生成丨【华为云至简致远】

ModelArts简介第一步，点击链接进入ACGAN-动漫头像自动生成的案例页面，并完成基础配置。
·2022-08-02 19:18

GAN综述及其在图像生成领域的应用（含原理、代码详解）

目录1.基本GAN1.1GAN（2014）1.2CGAN（2015）1.3DCGAN（2015）1.4VAE-GAN（2016）1.5ACGAN（2017）1.6styleGAN（2018）2.GAN在图像生成领域的应用
蓝鲸鱼BlueWhale·2022-03-03 09:07

ACGAN 生成自己手写数字数据集

二、ACGAN1.ACGAN网络结构2.Generator生成器实现3.Discriminator判别器实现4.完整代码总结参考前言由于有可能使用GAN网络来做一些数据增强，所以这里复现一下GAN网络，
__不想写代码__·2021-09-29 13:27

GAN及其变体C_GAN,infoGAN,AC_GAN,DC_GAN（一）

当时害怕篇幅过大，拆分两部分编写，下一篇文章见：GAN及其变体DCGAN,CGAN,infoGAN,BiGAN,ACGAN,WGAN,DualGAN（二）在介绍GAN之前，我们先了解一些什么是生成模型(
陶将·2020-09-11 23:29

ACGAN和CGAN的区别

网络结构相同的是ACGAN和CGAN在生成器输入时候，噪音z都拼接了采集的labels。
weberyoung·2020-09-10 16:43

深度有趣 | 17 CGAN和ACGAN

简介介绍CGAN和ACGAN的原理，通过引入额外的Condition来控制生成的图片，并在DCGAN和WGAN的基础上进行实现CGAN原理样本x可以包含一些属性，或者说条件，记作y例如MNIST中每张图片对应的数字可以是
weixin_34273046·2020-08-17 16:02

深度学习ACGan学习笔记，keras版

对抗生成网络Gan变体集合keras版本一.ACGAN(AuxiliaryClassifierGAN)https://arxiv.org/abs/1610.09585依旧有Generator,Discriminator
姚贤贤·2020-08-17 15:45

GAN实战（1）——Keras使用ACGAN实现数据扩增（含代码）

GAN实战（1）——Keras使用ACGAN实现数据扩增（含代码）1、什么是ACGAN2、数据集准备3、ACGAN网络的结构详解3.1生成模型3.2判别模型3.3模型训练5、主体代码6、模型调用7、总结
胖大海pyh·2020-08-17 14:45

Keras【极简】ACGAN

直接复制可用）4、伪造图像展示1、序言GAN升级版：辅助分类器对抗生成式网络（AuxiliaryClassifierGenerativeAdversarialNetwork）本文用Keras实现极简的ACGAN
基基伟·2020-08-17 11:06

AcGan论文解读及Keras实现

AcGan译文下载地址链接：https://pan.baidu.com/s/1OEHITJ0f9SwJrc_XyGOvEQ提取码：az2o译文一瞥:介绍本文中主要是提出了一种新的网络结构，可量化辨识度和多样性的方法及一些实验论证
木易依·2020-08-17 11:29

官网实例详解4.22（mnist_acgan.py）-keras学习笔记四

基于MINIST数据集训练辅助分类器ACGAN（生成对抗网络）包含了辅助分类器（功能）的生成对抗网络Keras实例目录运行生成文件效果展示plot_epoch_073_generated（图片文件）代码注释
wyx100·2020-08-17 11:41

ACGAN

ACGAN是条件GAN的另一种实现，既使用标签信息进行训练，同时也重建标签信息。生成器的输入包含class和Noise两个部分。其中class为训练数据标签信息;Noise为随机向量。
Major_s·2020-08-16 01:42

ACGAN与CGAN的区别

ACGAN与CGAN的区别如下1与CGAN一样的是，在生成网络的输入都混入label；2不一样的是在鉴别网络输入时，ACGAN不再混入label，而是在鉴别网络的输出时，把label作为target进行反馈来提交给鉴别网络的学习能力
Norstc·2020-08-02 17:14

生成对抗网络（GAN、DCGAN、ACGAN）-----学习笔记

生成对抗网络学习笔记生成对抗网络有两个关键结构：生成模型、判别模型。生成模型：输入是一个服从正态分布的N维向量，利用这个N维向量生成一张图片。判别模型：对于生成模型输出的图像判别它是不是真的图像。生成模型和判别模型的博弈关系在于：生成模型的目的是生成让判别模型无法判别真伪的图像，而判别模型的目的是判断输入图像的真伪。结合代码来看生成对抗网络中，生成器和判别器的训练过程：判别模型的训练过程：判别模型
shuyeah·2020-07-30 10:49

GAN生成对抗网络合集（三）：InfoGAN和ACGAN-指定类别生成模拟样本的GAN（附代码）

1InfoGAN-带有隐含信息的GANInfoGAN是一种把信息论与GAN相融合的神经网络，能够使网络具有信息解读功能。GAN的生成器在构建样本时使用了任意的噪声向量x’，并从低维的噪声数据x’中还原出来高维的样本数据。这说明数据x’中含有具有与样本相同的特征。由于随意使用的噪声都能还原出高维样本数据，表明噪声中的特征数据部分是与无用的数据部分高度地纠缠在一起的，即我们能够知道噪声中含有有用特征，
dexterod·2020-07-13 04:50

ACGAN网络

什么是GAN网络？GAN（GenerativeAdversarialNetworks）的初衷就是生成不存在于真实世界的数据，类似于使得AI具有创造力或者想象力。应用场景如下：AI作家，AI画家等需要创造力的AI体；将模糊图变清晰(去雨，去雾，去抖动，去马赛克等)，这需要AI具有所谓的“想象力”，能脑补情节；进行数据增强，根据已有数据生成更多新数据供以feed，可以减缓模型过拟合现象。GAN网络有很
梦翼-·2020-07-08 09:55

[生成对抗网络GAN入门指南]（9）ACGAN: Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs

本篇blog的内容基于原始论文ACGAN：ConditionalImageSynthesiswithAuxiliaryClassifierGANs和《生成对抗网络入门指南》第六章。
gdtop818·2020-06-28 20:04

[生成对抗网络GAN入门指南]（1）引言及实验预备知识和工具

继续开一个GAN的专题：主要分以下几个板块1.GAN2.DCGAN3.WasserteinGAN4.cGAN（GAN+监督学习）SGAN/ACGAN（GAN+半监督学习）InfoGAN（GAN+无监督性学习
gdtop818·2020-06-28 20:59

深度有趣 | 18 二次元头像生成

简介和CelebA类似，使用ACGAN生成二次元头像，并且用多个条件进行控制数据图片爬取自getchu.com/，是一个日本二次元游戏网站，包含大量游戏人物立绘，共爬取31,970张头像截取之前介绍的dlib
weixin_33857679·2020-06-28 06:25

各种GAN结构（笔记）

pytorch-generative-model-collectionsGAN的发展史及paper:http://blog.csdn.net/u013369277/article/details/609541701、CGAN（ConditionGAN）2、ACGAN
·清尘··2020-06-27 05:11

小白的GAN网络学习（四）- ACGAN

ACGAN文章目录ACGANACGAN&CGANACGAN的损失函数基于mnist数据集的ACGAN实现ACGAN&CGANCGAN通过在生成器和判别器中均使用标签信息进行训练，仅能产生特定标签的数据ACGAN
summer_bugs·2020-06-26 15:13

GAN生成对抗网络合集（六）：GAN-cls –具有匹配感知的判别器（附代码）

前面讲过，在InfoGAN中，使用了ACGAN的方式进行指导模拟数据与生成数据的对应关系（分类）。
dexterod·2020-06-23 03:58

2017.7.28

GulrajaniI,AhmedF,ArjovskyM,etal.Improvedtrainingofwassersteingans[J].arXivpreprintarXiv:1704.00028,2017·ACGAN
熊大状·2020-02-23 14:30

深度有趣 - 人工智能实战合集

内容包括图片分类、人脸识别、物体检测等计算机视觉应用，中文分词、词向量、古诗生成等自然语言处理项目，DCGAN、CGAN、ACGAN、CycleGAN等生成式对抗网络，以及图像标题生成、机器翻译、语音识别和分类
蛞蝓·2019-12-14 22:00

AC-GAN

blog.csdn.net/wyx100/article/details/80821709https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_acgan.py
维尼弹着肖邦的夜曲·2019-07-30 23:49

ACGAN

原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca0f5eb0102xcmp.html《ConditionalImageSynthesiswithAuxiliaryClassifierGANs》github合成高分辨率并且真实的图片在机器学习是一个一直存在的挑战。在本文中我们引入新的方法，来提高用于图像合成的生成对抗网络（GANs）的训练。我们利用标签条件构造了GANs
Forlogen·2019-06-27 10:29

生成对抗网络(九)----------ACGAN

一、ACGAN的介绍使用有标签的数据集应用在生成对抗网络可以有效的增强现有的生成模型。形成了两种优化的思路。
勤奋的小学生·2019-05-30 15:38

ACGAN-半监督式GAN

既然这两种思路都可以提高生成数据的质量，于是ACGAN综合了以上两种思路，既使用标签信息进行训练，同时也重建标签信息，结合CGAN和SGAN的优点，从而进一步提升生成样本的质量，并且还能根据指
baiyang白杨·2019-05-19 11:21
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