DCGAN 第6页

好像还挺好玩的生成式对抗网络生成一维数据(DCGAN)

from__future__importprint_function,divisionimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"#fromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.layersimportInput,Dense,Reshape,Flatten,Dropoutfromkeras.layersimportB

小小程序猿666·2020-09-10 16:02

ACGAN和CGAN的区别

网络结构上，生成网络和鉴别网络的网络层不再是CGAN的全连接，而是ACGAN的深层卷积网络（这是在DCGAN开始引入的改

weberyoung·2020-09-10 16:43

Pytorch笔记：使用DCGAN生成人脸

Pytorch笔记：使用DCGAN生成人脸代码如下：train.pyimportargparseimporttorchimporttorchvisionimporttorchvision.utilsasvutilsimporttorch.nnasnnfromrandomimportrandintfrommodelimportNetD

xiaolaoshuXD·2020-09-05 22:35

《神经网络与深度学习》-深度生成模型

2.3.1生成网络的目标2.4模型汇总2.5再参数化2.6训练3.生成对抗网络3.1显式密度模型和隐式密度模型3.2网络分解3.2.1判别网络3.2.2生成网络3.3训练3.4一个生成对抗网络的具体实现：DCGAN3.5

你电吴彦祖·2020-08-31 22:54

windows中tensorflow实现CycleGAN

目录CycleGAN的原理（转）CycleGAN与DCGAN的对比（转）CycleGAN与pix2pix模型的对比（转）在TensorFlow中实验CycleGAN（实战过程）环境：tensorflow-gpu

qq_42525792·2020-08-26 23:09

【生成对抗网络学习】Deep Convolution GAN，DCGAN 原理介绍及论文详解

DCGAN，全称是DeepConvolutionGenerativeAdversarialNetworks（深度卷积生成对抗网络），是AlecRadfor等人于2015年提出的一种模型。

__阿健__·2020-08-26 23:29

基于Keras的DCGAN实现

基于Keras的DCGAN实现说明：所有图片均来自网络，如有侵权请私信我删参考资料基于Keras的DCGAN实现的外文博客：GANbyExampleusingKerasonTensorflowBackendGitHub

卡尔曼和玻尔兹曼谁曼·2020-08-25 17:20

不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （四）：训练和测试 GAN

在/home/your_name/TensorFlow/DCGAN/下新建文件train.py，同时新建文件夹logs和文件夹samples，前者用来保存训练过程中的日志和模型，后者用来保存训练过程中采样器的采样图片

weixin_30399871·2020-08-25 01:56

看的GAN论文介绍

一、UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGWITHDEEPCONVOLUTIONALGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS（深度卷积对抗生成网络(DCGAN

FQ_G·2020-08-24 19:28

动手学深度学习实现DAY-3

（Task06：批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降（1天））Task09：目标检测基础；图像风格迁移；图像分类案例1（1天）Task10：图像分类案例2；GAN；DCGAN（1天）批量归一化（BatchNormalization

weixin_40054643·2020-08-24 06:52

TensorFlow安装指南（Centos 7&Windows）及DCGAN demo测试

最后，跑通了DCGAN的demo。希

Kindle君·2020-08-24 04:16

DCGAN——菜鸟实现

收获在复现这个项目以前，我算是一个完全不入门的人。所以，第一遍我花里很大的精力取读懂代码，第二遍根据视频去理清思路，第三遍根据tensorflow框架的学习去代码中寻找他的身影。所以，整个项目下来，写的可能水平参差不齐，我不清楚要怎么表达，怎么表达出来，更多的是这个过程的记录，你会看到各个过程的身影。首先，我明白了顺序的重要性。先看论文，再看代码是一个不错的选择。这一次由于没有思路，所以先看代码，

MoonLer·2020-08-24 02:30

DCGAN——菜鸟系列 model.py

参考[1]DGAN代码简读https://www.colabug.com/2958322.html[2]基于DCGAN的动漫头像生成神经网络实现https://blog.csdn.net/sinat_33741547

MoonLer·2020-08-24 02:30

深度有趣 | 08 DCGAN人脸图片生成

简介在人脸数据上训练DCGAN，并生成一些人脸图片数据使用两个数据集LFW：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/，LabeledFacesintheWild，超过1.3W张图片

张宏伦·2020-08-22 15:15

使用tensorflow2.0搭建DCGAN网络生成卡通头像

使用tensorflow2.0搭建DCGAN网络生成卡通头像importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromkerasimportlayersfromglobimportglobfromdataimportmake_anime_datasetimportnumpyasnpimportosfromscipy.miscimporttoimagez_di

永不言败5·2020-08-22 14:29

深度卷积生成对抗网络(DCGAN)来生成对抗图像

DCGAN实现深度卷积生成对抗网络(DCGAN)来生成对抗图像图来源网络main.pyimportosimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromscipy.miscimporttoimagefromgenimportGenerator

码奋·2020-08-22 13:03

基于tensorflow框架训练超像素subpixel模型

为了达成该效果，可选取人脸数据集（如celebA），训练阶段配合DCGAN（深度卷积生成对抗网络）算法，对生成器部分做了二次优化，训练完成后取GAN中的生成网络部分做部署。

cnhui2016·2020-08-22 03:40

代码实例：教你实现infoGAN

其中的D和G都是用卷积网络来实现的，相当于DCGAN上面的infoGAN例子。案例描述通过使用InfoGAN网络学习MNIST数据特征，生成以假乱真的MNIST模拟样本，并发现内部潜在特征信息。

qq_40652148·2020-08-22 02:42

一文读懂对抗生成网络的3种模型

1714:53:28基于对抗生成网络技术的在线工具edges2cats，可以为简笔画涂色前言在GAN系列课程中分别讲解了对抗生成网络的三种模型，从Goodfellow最初提出的原始的对抗生成网络，到改进型的DCGAN

喜欢打酱油的老鸟·2020-08-21 11:30

生成对抗网络理论模型和应用综述

原始GANs模型通过MinMax最优化进行模型训练；条件生成对抗网络CGAN为了防止训练崩塌将前置条件加入输入数据；深层卷积生成对抗网络DCGAN提出了能稳定训练的网络结构，更易于工程实现；InfoG

zouzou0301·2020-08-21 08:33

常见的神经网络模型大总结

要把所有这些缩略语指代的网络(DCIGN，IiLSTM，DCGAN等)都弄清，一开始估计还无从下手。下表包含了大部分常用的模型(大部分是神经网络还有一些其他的模型)。

qq_24690701·2020-08-19 18:16

TensorFlow, Mxnet, PyTorch: 要点总结及常见神经网络代码实现

实现)三、卷积神经网络(LeNet/AlexNet/VGG/NiN/GoogLeNet/ResNet)(Mxnet实现)四、循环神经网络(RNN/GRU/LSTM)(Mxnet实现)五、对抗式生成网络(DCGAN

luv_dusk·2020-08-18 23:02

25张图让你读懂神经网络架构

要把所有这些缩略语指代的网络(DCIGN，IiLSTM，DCGAN等)都弄清，一开始估计还无从下手。下表包含了

X_XZhang·2020-08-18 12:23

DCGAN基于深度卷积生成对抗网络的实例 ——CIFAR-10图像的生成

代码摘要：1.读取数据2.搭建鉴别网络和生成网络3.初始化网络的权重值4.训练鉴别网络和生成网络（时间大概需要几个小时）root路径可以自己设置"分批读取CIFAR-10图片并将部分批次保存为图片文件"fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportCIFAR10importtorchvision.transfor

Zerogoy·2020-08-17 16:50

BEGAN（Boundary Equilibrium GenerativeAdversarial Networks）-pyTorch实现

前言近期对GAN做了些了解，目前GAN除了DCGAN，还有WGAN,WGAN-GP,LSGAN,EBGAN,BEGAN这些，简单了解了下，大多数涉及到数学的，我都没看懂，WGAN从很理论的角度提出了一些改进

闹中取静思·2020-08-17 16:37

试水DCGAN(tensorflow平台实现的face-generation）

之前看过优达学城的一个深度学习的课程，主讲是个youtube上的印度网红，做了一个GAN生成人脸的简单项目（但是训练的是28*28的人脸），这次掏出来再看完paper之后，再重新试水训练一下64×6464\times6464×64的人脸。算是正式开始学习深度学习和tensorflow的一个项目，毕竟明年可能要在实际项目中应用了。GAN生成模型GAN是IanGoodfellow在14年在Genera

闹中取静思·2020-08-17 16:37

DCGAN图解

前几天看了DCGAN,并且在github上学习了别人的生成mnist代码。觉得代码的条理还不够太清晰。

weixin_39873397·2020-08-17 16:47

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

tensorflow实现基于深度学习的图像补全

第二步：快速生成假图像在未知概率分布情况下，学习生成新样本[ML-Heavy]生成对抗网络(GenerativeAdversarialNet,GAN)的架构使用G(z)生成伪图像[ML-Heavy]训练DCGAN

weixin_34241036·2020-08-17 16:25

深度学习ACGan学习笔记，keras版

和DCGAN的不同:1.增加了class类别标签参与训练，可以生成指定类别的图片代码引用的《Web安全之强化学习与GAN》，位置:https://gi

姚贤贤·2020-08-17 15:45

DCGAN模型讲解及避坑指南

最近在做科研上的项目，需要调各种GAN的模型，鉴于网上各种拿着标准数据集跑模型的流氓行为，本人决定推出一种对各种数据集都适用的模型训练教程。话不多说，先上代码，大家看着我的代码，加上我的讲解，相信所有人都能无痛调节模型的参数。我用的是github上PyTorch-GAN的代码，这个github实现了很多种类的GAN，并且写出来的模型也不复杂，很适合小白。然后我调的是DCGANDCGAN-模型代码c

fmbao·2020-08-17 15:14

CVAE(条件自编码) Condition GAN (条件GAN) 和 VAE-GAN模型之间的区别之相关文件

第一个文件是用于定义网络中需要使用的各种参数关于卷积和反置卷积相关的图像详细信息可以参考github上的DCGAN中如何设置模型importmathimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportopsfromutilsimport

YYLin-AI·2020-08-17 14:10

TensorFlow实现基于深度学习的图像补全

第二步：快速生成假图像在未知概率分布情况下，学习生成新样本[ML-Heavy]生成对抗网络(GenerativeAdversarialNet,GAN)的架构使用G(z)生成伪图像[ML-Heavy]训练DCGAN

c2a2o2·2020-08-17 12:05

实现基于深度学习的图像补全（1）图像预处理

多次重新装系统，结果发现对研究内容没有大用，但是搞明白了图像预处理之后的效果，实验不用这一块也行，今后图像预处理自己p1安装ubuntu14.042开始正式配置克隆bamos/dcgan-completion.tensorflowGithub

yiqingyao·2020-08-17 11:51

DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比

文章目录1.DCGAN2.WGAN3.WGAN-GP(improvedwgan)4.LSGAN5.BEGAN:(不是EBGAN)对比细节：转自https://blog.csdn.net/qq_25737169

Nani_xiao·2020-08-16 17:52

读DCGAN文章

主要是建立了CNN和GAN之间的联系，从没有标签的数据中抽取有用的特征很重要，可以作为下游分类任务的输入。GAN在提取图片表征方面有很好的效果，但是训练不稳定，经常生成无意义的图片。这篇文章主要有如下几点贡献：提出的ConvolutionalGANs可以使得GAN训练更加稳定用训练的D来用于图片分类任务，跟其他一些无监督算法相比较中表现比较出色从GANs中学到的filter并显示特定的filter

huangqihao723·2020-08-16 06:34

飞桨实战 | DCGAN生成手写数字图片全解析

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。生成对抗网络由两种子网络组成：一个生成器与一个判别期。生成器从潜在空间（latentspace）中随机采样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实图像。判别器的输入为真实图像或生成网络的输出图像，其目的是将生成器的输出图像从真实图像中尽可能分

Paddle_Paddle·2020-08-16 05:36

dcgan.torch/main.lua

require'torch'require'nn'require'optim'opt={dataset='lsun',--imagenet/lsun/folderbatchSize=64,loadSize=96,fineSize=64,nz=100,--#ofdimforZngf=64,--#ofgenfiltersinfirstconvlayerndf=64,--#ofdiscrimfilter

DreaMaker丶·2020-08-16 04:10

DCGAN-深度卷积生成对抗网络-转置卷积

DCGAN中的DC也就是deepconvolution，也就是将对抗生成网络放入到卷积神经网络中(对卷积神经网络不了解的可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/40709115)

小小何先生·2020-08-16 03:59

生成对抗网络简介，深度卷积生成对抗网络（DCGAN）简介

本博客是个人学习的笔记，讲述的是生成对抗网络（generateadversarialnetwork）的一种架构：深度生成对抗网络的简单介绍，下一节将使用tensorflow搭建DCGAN网络实现手写数字的生成任务

假装很坏的谦谦君·2020-08-16 00:31

深度卷积生成对抗网络

将以深卷积GAN（DCGAN）为基础建立模型。

wujianming_110117·2020-08-15 21:58

Pytorch遇到的一些问题以及解决方案

Traceback(mostrecentcalllast):File"DCGAN.py",line241,inforx,yinenumerate(dataloader,0):File"/home/rancho

西工大苗苗·2020-08-15 21:20

使用DCGAN生成动漫人物头像

使用DCGAN生成动漫人物头像使用DCGAN生成动漫人物头像使用DCGAN生成动漫人物头像importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersimportmatplotlib.pyplotasplt

茗君（Major_s）·2020-08-14 15:43

初始化你的pytorch模型

如此博主查阅了一些资料，如下：关于weightinitialization的讨论以及在该讨论下一些答主给出的例子：https://github.com/pytorch/examples/blob/master/dcgan

持久决心·2020-08-13 10:41

DCGAN生成二次元头像（Pytorch）

任务：基于Pytorch搭建DCGAN网络进行训练自动生成二次元头像的模型文章目录简介网络介绍代码详解实验结果参考简介好久没发Blog了，发个Pytorch的入门项目一起happy下~数据集：网盘地址有大佬在知乎专栏提供了公开的二次元头像的数据集

Brielleqqqqqqjie·2020-08-10 20:29

走进生成对抗式网络（GAN）摘记

其中一个发表比较的多的就是Facebook的SoumithChintala，他参与发表了DCGAN、LPGAN、WGAN以及SSG

sunbaigui·2020-08-08 21:19

GAN、CGAN、DCGAN、Cycle GAN、SAGAN、WGAN、StarGAN

GAN：值函数（评价函数，非损失函数）：x表示真实图片，z表示输入噪声，x~Pdata(x)与x~Pz(z)表示满足各自的分布律。理想状态下，D（G（Z））=0.5更新方式：交替训练G（Generator）和D(Discriminator),D加梯度，G减梯度简单讲一下上面两个公式，m指样本个数，从评价函数出发：第一个公式，更新的是D的w（）第二个公式，更新的是G的w（）CGAN条件对抗生成网络：

北落师门XY·2020-08-07 21:59

GAN，DCGAN，cGAN，pix2pix，CycleGAN,原理简单理解

GANGAN，GenerativeAdversarialNetworks,意为对抗生成网络，原始的GAN是一种无监督学习方法，通过使用‘对抗’的思想来学习生成式模型，一旦训练完成后可以全新的数据样本。GAN原理我们可以把GAN理解为一个生成数据的工具，实际GAN可以应用到任何类型的数据。GAN包括连个网络，生成网络G（Generrater）和判别网络D（Discriminator）。G负责生成图片

朱小丰·2020-08-07 11:26

分别采用经典生成对抗网络GAN 和深度卷积生成对抗网络DCGAN 实现手写数字生成

1模型概述1.1生成对抗网络GANGAN网络顾名思义，是一种通过对抗的方式，去学习数据分布的生成模型。其中，“对抗”指的是生成网络（Generator)和判别网络（Discriminator)的相互对抗。这里以生成图片为例进行说明：生成网络（G）接收一个随机的噪声z，尽可能的生成近似样本的图像，记为G(z)判别网络（D）接收一张输入图片x，尽可以去判别该图像是真实样本还是网络生成的假样本，判别网络

KF_Guan·2020-08-06 15:24

深度之眼Pytorch框架训练营第四期——生成对抗网络GAN与Pytorch实现

3、训练DCGAN实现人脸生成（1）网络结构（2）Pytorch实现4、GAN的应用生成对抗网络GAN与Pytorch实现1、生成对抗网络（GAN）是什么?

Ikerlz·2020-08-05 04:21

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