DCGAN 第2页

深度学习06-深度卷积生成对抗网络(DCGAN)

文章目录概述原理简介专业术语零填充转置卷积生成动漫图像算力选择数据集目录规划源代码数据源加载定义配置类定义模型训练可视化绘制损失绘制生成器图像变化其他项目CycleGANstargan概述GAN（GenerativeAdversarialNetwork）是一种生成模型，由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。GAN的基本思想是通过让生成器和判别器相互

liaomin416100569·2023-07-15 17:53

DCGAN: Deep Convolutional Generative Adversarial Networks论文阅读

[toc]1.UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworksarXiv:1511.06434[cs]tensorflow2代码：https://github.com/zhangkaihua88/ML_Paper总结要解决什么问题结合CNN和GAN，提出了具体的实现细节和技巧对C

山雾幻华·2023-06-24 07:34

解决使用keras提供的损失函数API时，梯度无法反向传播, 损失函数不下降

API时，梯度无法反向传播代码：fromtensorflow.keras.lossesimportcategorical_crossentropydeftrain_generator(x,y,z,eps,dcgan

俯仰天地·2023-06-23 06:31

少样本条件下的电缆局部放电模式识别

选择深度卷积生成对抗网络（DCGAN）对局部放电灰度图进行扩充，构造基于盒维数的生成样本评价指标以验证生成样本的有效性；对比分析残差模块、网络深度对深度残差网络（ResNet）分类性能的影响，在此基础上提出一种简化的残差网络模型来匹配小

米朵儿技术屋·2023-06-21 02:34

人工智能(pytorch)搭建模型11-pytorch搭建DCGAN模型，一种生成对抗网络GAN的变体实际应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型11-pytorch搭建DCGAN模型，一种生成对抗网络GAN的变体实际应用，本文将具体介绍DCGAN模型的原理，并使用PyTorch

微学AI·2023-06-12 19:44

GAN培训挑战：用于彩色图像的DCGAN

GAN培训挑战：用于彩色图像的DCGAN1.效果图2.原理2.1用于彩色图像的DCGAN2.3准备数据2.4生成器2.5鉴别器2.6DCGAN模型及回调函数2.7GAN培训挑战2.8未能聚合（Non-convergence

程序媛一枚~·2023-06-09 02:28

异常检测 and GAN网络（2）

文章目录前言一、DCGAN（算法改进）二、WGAN/WGAN-GP（算法改进）三、GANomaly（用于异常检测）1、GANomaly概括2、GANomaly框架3、GANomaly判断异常依据4、GANomaly

爱学习的一一一·2023-04-17 14:21

【人工智能与深度学习】生成对抗网络（GAN）

对抗性生成网络(GANs)可变自动编码器(VAE)与对抗性生成网络(GANs)的差別用对抗性生成网络(GANs)时，最有可能令人做错的地方1.制作2.消失的梯度3.崩溃模式深度卷积对抗性生成网络(简称DCGAN

prince_zxill·2023-04-08 17:32

深度学习：生成对抗网络-论文阅读(GAN，CGAN，DCGAN和pix2pix的总结)

PapersReadingForGAN文献阅读，主要涉及生成对抗网络(GAN)。从本质上来说，生成对抗网络（GAN）是一种特殊的损失函数。——JeremyHoward刚开始入门，直接看最新的stateoftheart不明白的地方会比较多，需要从经典的几篇文章开始阅读。不是原理的详解，只是一些总结。按时间排序，每篇文章理解性翻译摘要和结论，结合代码介绍方法及解决的问题。对于代码，学习时全部参考eri

Ten_yn·2023-04-06 11:44

GANs学习系列(8)：Deep Convolutional Generative Adversarial Nerworks，DCGAN

【前言】本文首先介绍生成式模型，然后着重梳理生成式模型（GenerativeModels）中生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）的研究与发展。作者按照GAN主干论文、GAN应用性论文、GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文，着重梳理了主干论文之间的联系与区别，揭示生成式对抗网络的研究脉络。本文涉及的论文有：GoodfellowIan,Pouget-Abadi

c2a2o2·2023-04-06 11:32

深入理解生成对抗网络（GAN 基本原理，训练崩溃，训练技巧，DCGAN，CGAN，pix2pix，CycleGAN）

文章目录GAN基本模型模型GAN的训练模式崩溃训练崩溃图像生成中的应用DCGAN：CNN与GAN的结合转置卷积DCGANCGAN：生成指定类型的图像图像翻译中的应用pix2pix：有监督图像翻译CycleGAN

如松茂矣·2023-04-06 11:23

PyTorch 深度学习实战 | 基于生成式对抗网络生成动漫人物

本文将会介绍基于最原始的DCGAN的动漫人物生成任务，通过定义生成器和判别器，并让这两个网络在参数优化过程中不断“打架”，最终得到较好的生成结果。

TiAmo zhang·2023-03-28 07:32

李宏毅 HW6 作业及WGAN解析

samplecode使用DCGAN,网络框架如下，训练也像正常训练GAN一样WGAN：这个是本次任务的核心内容，GAN其实是不太好训练的，WGAN可以让这个过程变的容易一下。

失败人生自救指南·2023-02-04 21:02

openmmlab打卡笔记1

，高考考得好欠拟合：平时没考好，高考也没考好解决方法：过拟合：扩充训练样本，提早结束训练（引入早停策略）欠拟合：延长训练，更换模型这两个问题我都经历过我曾想训练一个鞋类图片生成模型，于是在网上抄了一个dcgan

卖小麦←_←·2023-02-04 12:29

DataWhale 深度学习第三次打卡

第三次打卡学习笔记1.批量归一化和残差网络2.凸优化3.梯度下降4.目标检测5.图像风格迁移6.GAN和DCGAN7.数据增强8.模型微调1.批量归一化和残差网络1.1BN算法（BatchNormalization

H_opeful·2023-02-02 11:01

GAN生成对抗网络

目录1.GAN的介绍1.1GAN的引入1.2GAN模型的主要组成1.3GAN训练的目的1.4GAN的网络结构示意图1.5数学描述1.6原始GAN-手写数字图像生成代码2.常见的GAN2.1DCGAN2.1.1DCGAN

平行世界里的我·2023-02-01 10:58

DCGAN的学习笔记

1生成对抗网络–GenerativeAdversarialNetworks|GANGAN生成对抗网络，该框架可以教会一个深度学习模型来捕捉训练数据分布，并生成具有同分布的相同数据。GAN最早由lanGoodfellow在2014年首次提出。GAN的主要应用目标：生成式任务（生成、重建、超分辨率、风格迁移、补全、上采样等）GAN的核心思想：生成器G和判别器D的一代代博弈生成器：生成网络，通过输入生成

栖陆@.·2023-01-30 14:21

图像生成基础

目录图像生成1判别式模型与生成式模型2生成模型3VAE3.1经典的自编码机3.2误差精确度3.3VAE全过程3.4VAE的优点与不足4GAN4.1VAE与GAN4.2结构4.3训练过程4.4问题及挑战4.5DCGAN4.6CGAN

鹿衔草啊·2023-01-29 13:33

【生成对抗网络】基于DCGAN的二次元人物头像生成(TensorFlow2)

文章目录1导包2数据准备3定义生成器4定义判别器5定义损失函数和优化器6定义训练批次函数7定义可视化训练结果函数8定义训练主函数9训练10结果11使用生成器DCGAN(深度卷积生成对抗网络DeepConvolutionalGAN

宛如近在咫尺·2023-01-29 11:45

【生成对抗网络】GAN入门与代码实现（二）

定义优化器6获取模型&定义训练批次函数7定义可视化方法8主训练方法9开始训练10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

宛如近在咫尺·2023-01-29 11:15

图像分类案例2 ；GAN；DCGAN 2020-02-25

图像分类案例2Kaggle上的狗品种识别（ImageNetDogs）在本节中，我们将解决Kaggle竞赛中的犬种识别挑战，比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification在这项比赛中，我们尝试确定120种不同的狗。该比赛中使用的数据集实际上是著名的ImageNet数据集的子集。#在本节notebook中，使用后续设置的参数在完整训练集上

allen成·2023-01-28 22:13

《GANs实战》学习笔记（四）第四章深度卷积生成对抗网络（DCGAN）

第四章深度卷积生成对抗网络（DCGAN）生成器和鉴别器都使用卷积神经网络，这种GAN架构称为深度卷积生成对抗网络（DCGAN）。

xiaoyaolangwj·2023-01-26 03:52

深度学习 Day 9——浅知有关GAN训练与预测

GAN训练与预测一、前言二、我的环境三、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

-北天-·2023-01-19 20:20

好像还挺好玩的GAN2——Keras搭建DCGAN利用深度卷积神经网络实现图片生成

好像还挺好玩的GAN2——Keras搭建DCGAN利用深度卷积神经网络实现图片生成注意事项学习前言什么是DCGAN神经网络构建1、Generator2、Discriminator训练思路实现全部代码注意事项该博客已经有重置版啦

Bubbliiiing·2023-01-17 09:10

GAN初步学习——前置知识，生成器判别器的搭建，GAN实现手写数字识别，GAN其他类别

目录1、前置知识2、原理简介3、实例引入——手写数字图像生成生成器代码判别器代码辅助函数3、GAN的其他类别CGAN——指定类的输出DCGAN——不变GAN原理下提出了一些有助于增强稳定性的tricksACGAN

m0_58586235·2023-01-15 20:29

生成式对抗网络GAN必读十篇论文（附论文和代码地址）

目录索引一、DCGAN二、ImprovedTechniquesforTrainingGANs三、ConditionalGANs四、ProgressivelyGrowingofGANsforImprovedQuality

Mr.Ma-master·2023-01-14 08:05

python开源库生成式对抗网络_PyTorch 生成对抗网络(DCGAN)教程

本教程将通过一个示例介绍DCGANs。我们将训练一个生成对抗网络(generativeadversarialnetwork,GAN)，在给它展示许多名流的照片之后，产生新的名人。这里的大部分代码都来自pytorch/examples的实现，本文档将详细解释实现，并阐明该模型是如何工作的和为什么工作的。但别担心，不需要事先知道GANs，但它可能需要第一次花一些时间来推理在表象的下面真正发生了什么。此

weixin_39559071·2023-01-14 08:33

几种特殊的卷积（转置卷积，空洞/膨胀卷积····）

1或者kernel为5padding为2一看就是卷积前后尺寸不变一：转置卷积上采样的方法举例：最近邻，双线性插值，双立方插值等转置卷积：上采样的一种方法，也被称为分数步长卷积或反卷积转置卷积在论文中：DCGAN

郑建宇Jy·2023-01-12 07:41

PaperNotes(6)-GAN/DCGAN/WGAN/WGAN-GP/WGAN-SN-网络结构/实验效果

GAN模型网络结构+实验效果演化1.GAN1.1网络结构1.2实验结果2.DCGAN2.1网络结构2.2实验结果3.WGAN3.1网络结构3.2实验结果4.WGAN-GP4.1网络结构4.2实验结果5.

小陈同学-陈百万·2023-01-11 06:46

GANs实现（GAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP，pix2pix）

GAN是GenerativeAdversarialNetworks的简称，通过一个判别模型(Discriminator)和一个生成模型（Generator）之间互相博弈来完成最后的目标。下面简要描述下GAN的训练思路和过程。假设我们手里有很多同一风格的动漫头像数据，客观上，这些数据必然满足一个概率分布PdataP_{data}Pdata，只不过这个概率分布太过复杂，没办法直接求出。直接计算的方法走

算法菜鸟飞高高·2023-01-11 06:16

生成对抗网络gan原理_GAN对抗生成神经网络--全面理解

目录•生成与判别•生成模型:贝叶斯、HMM到深度生成模型•GAN对抗生成神经网络•DCGAN•ConditionalGAN•InfoGan•WassersteinGAN非监督学习及GAN•非监督学习：训练集没有标注

weixin_39771614·2023-01-05 21:34

pytorch（七）——笔记

1.2Putitdown1.3如何训练1.4KLDivergenceV.S.JSDivergence1.5DCGAN1.6TransposedConvolution1.7JS散度的缺陷1.7.1Toyexample1.7.2JSDivergence1.8GradientVanishing1

鹿衔草啊·2023-01-04 16:44

pytorch与paddlepaddle对比——以DCGAN网络实现为例

pytorch与paddlepaddle对比——以DCGAN网络实现为例本文以手写数字生成实现为例对pytorch和paddlepaddle进行对比参考资料：DCGAN原理分析与pytorch实现DCGAN

KHB1698·2023-01-04 16:12

pytorch实现dcgan_加载pytorch格式的dcgan已训练网络并测试

加载pytorch格式的dcgan已训练网络并测试加载pytorch格式的dcgan已训练网络并测试建立的dcgan网络通过之后可以得到生成网络netG.pkl文件和鉴别网络netD.pkl文件，加载这些网络输入参数即可得到结果

白尼桑塔纳·2023-01-04 15:40

DCGAN实战——手写数字生成（简单易上手）

3.2模型Generator，Discriminator，权重初始化（model.py）3.3神经网络训练（net.py）3.4主函数（main.py）4.训练过程5.完整代码6.参考博客1.学习目标使用DCGAN

栖陆@.·2023-01-04 15:09

pytorch1.7教程实验——DCGAN生成对抗网络

教程原网址：https://pytorch.apachecn.org/#/docs/1.7/22DCGAN是上述GAN的直接扩展，不同之处在于，DCGAN分别在判别器和生成器中分别使用卷积和卷积转置层。

清梦枕星河~·2023-01-04 15:37

有趣的图像生成——使用DCGAN与pytorch生成动漫头像

有趣的图像生成——使用DCGAN与pytorch生成动漫头像文章目录有趣的图像生成——使用DCGAN与pytorch生成动漫头像一、源码下载二、什么是DCGAN三、DCGAN的实现1、**数据集的选择*

青岛哈兰德·2023-01-04 15:34

Pytorch之经典神经网络Generative Model(四) —— DCGAN (MNIST)

2015年提出DCGAN——深度卷积生成对抗网络深度卷积生成对抗网络特别简单，就是将生成网络和对抗网络都改成了卷积网络的形式DCGAN属于比较基本的模型。

hxxjxw·2023-01-04 15:33

DCGAN模型——pytorch实现

classDiscriminator(nn.Module):#定义判别器def__init__(self,img_size=(64,64)):#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.conv1=nn.Conv2d(3,128,4,2,1)#co

Peach_____·2023-01-04 15:28

DCGAN cannot handle this data type

1:TypeError:Cannothandlethisdatatype经查阅资料，在使用Image.fromarray方法时可能会出现报错raiseTypeError(“Cannothandlethisdatatype”),这是由于待转换的numpy数据类型可能并不符合Image对象所需的数据类型(一般为8bit无符号值)，解决方法是在转换前先将numpy数组的数据类型转换为np.uint8.解

改了很久的名字·2023-01-02 00:53

实战生成对抗网络[3]：DCGAN

在上一篇文章《实战生成对抗网络[2]：生成手写数字》中，我们使用了简单的神经网络来生成手写数字，可以看出手写数字字形，但不够完美，生成的手写数字有些毛糙，边缘不够平滑。生成对抗网络中，生成器和判别器是一对冤家。要提高生成器的水平，就要提高判别器的识别能力。在《一步步提高手写数字的识别率(3)》系列文章中，我们探讨了如何提高手写数字的识别率，发现卷积神经网络在图像处理方面优势巨大，最后采用卷积神经网

weixin_33997389·2022-12-28 12:52

【DCGAN】生成对抗网络，手写数字识别

基于paddle，aistudio的DCGAN主要用于记录自己学习经历。

shijiuhuaR·2022-12-28 12:22

1.2.深度卷积生成对抗网络（DCGAN)

第一节是只用了一个隐藏层，这节生成器和鉴定器都将使用卷积神经网络，看看会不会产生不一样的结果。1.导入训练和训练模型所需的所有包，模块以及库。%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.layersimportActivation,BatchNo

大肥肥肉肉·2022-12-28 12:19

生成对抗网络之ＤＣＧＡＮ

DCGAN原理介绍我们知道深度学习中对图像处理应用最好的模型是CNN，那么如何把CNN与GAN结合？

furuit·2022-12-28 12:19

生成对抗：DCGAN

DCGAN简介 GenerativeAdversarialNetworks(GANs),GANs有两个模型组成,一个是生成器,用于训练生成假的数据,另一个是判别器,用于预测生成器的输出结果。

今晚打佬虎·2022-12-28 12:47

【读点论文】DCGAN，生成对抗网络与深度卷积的结合

下采样（subsampled）下采样实际上就是缩小图像，主要目的是为了使得图像符合显示区域的大小，生成对应图像的缩略图。比如说在CNN中得池化层或卷积层就是下采样。不过卷积过程导致的图像变小是为了提取特征，而池化下采样是为了降低特征的维度。上采样（upsampling）有下采样也就必然有上采样，上采样实际上就是放大图像，指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术，这个时候我们也就能理解为什么在(G)

羞儿·2022-12-28 07:14

论文精度 —— 2018 CVPR《Generative Image Inpainting with Contextual Attention》

这篇文章提出了上下文注意力层，使得可以关注到距离缺失区域较为遥远的像素点；此外，作者摒弃了之前常用的DCGAN，而是使用创新地WGAN-GP，还采用了两个encoder，一粗一细。一

clarkjs·2022-12-27 21:00

生成对抗式网络 GAN及其衍生CGAN、DCGAN、WGAN、LSGAN、BEGAN等原理介绍、应用介绍及简单Tensorflow实现

生成式对抗网络（GAN，GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。学界大牛YannLecun曾说，令他最激动的深度学习进展就是生成式对抗网络。最近正好看了这方面的一些介绍和论文，并用Tensorflow实现了两个小例子，所以写了这篇文章来作个简单的小结。本文主要分为四个部分：1.原始的GAN原理介绍；2.GAN衍

StrongerTang·2022-12-25 19:38

学习笔记：Gan-DCGan-WGan-SuperResolutionGan发展生成对抗网络

https://www.cnblogs.com/frombeijingwithlove/更过模型可以查看GanZoo（IanGoodfellow）loss升级：DCGAN–>WGan–>Wgan-DP网络结构升级

AIchiNiurou·2022-12-22 08:09

天池学习笔记——基于DCGAN的图像生成实战（1）

生成对抗网络（GANs）是当今计算机科学领域最有趣的想法之一。两个模型通过对抗过程同时训练。一个生成器（“艺术家”）学习创造看起来真实的图像，而判别器（“艺术评论家”）学习区分真假图像。训练过程中，生成器在生成逼真图像方面逐渐变强，而判别器在辨别这些图像的能力上逐渐变强。当判别器不再能够区分真实图片和伪造图片时，训练过程达到平衡。一、生成式模型与判别式模型1.判别式模型判别式模型，即Discrim

大摆鹅_Big Data·2022-12-22 08:37

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