DCGAN 第7页

PyTorch 生成对抗网络(DCGAN)教程

要阅读带插图的教程，请前往http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/dcgan_faces_tutorial.html本教程将通过一个示例介绍DCGANs。

ScorpioDoctor·2020-08-04 10:43

《On Positive-Unlabeled Classification in GAN 》学习笔记

例如，DCGAN为生成器和鉴别器精心设计了神经体系结构，以缓解这些问题。ProgressiveGAN通过逐

符尔摩斯·2020-08-03 18:04

生成对抗网络(三)DCGAN讲解

生成对抗网络DCGAN讲解Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.模型架构的改进Reference原文：DeepConvolutionGenerativeAdversarialNetworks

Raywit·2020-08-03 03:56

深度学习之 DCGAN 及TensorFlow 实现

本文介绍DCGAN（DeepConvolutionGenerativeAdversarialNets）-卷积生成对抗网络相关论文https://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf

ClarkChang·2020-08-03 00:22

ACGAN与CGAN的区别

3另一个不一样的是，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开始引入的改变），卷积能够更好的提取图片的特征值，

Norstc·2020-08-02 17:14

【pytorch基础笔记四】基于DCGAN人脸图片生成

【参考资料】【1】https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html【2】https://pytorch-cn.readthedocs.io

FredricXU·2020-08-02 15:47

DL-Pytorch Task10:GAN;DCGAN

目录GANGAN对于生成式网络来说，给定一个dataset，我们希望生成式网络可以在这个dataset基础上生成一些新的但是又不属于原始dataset的数据。对于分类器网络来说，给定一个分类器，我们希望分类器可以成功将生成的数据与原始的dataset数据进行区分。由此我们构成一个GAN（GenerativeAdversarialNetworks）生成对抗网络。对于分类器而言，我们希望它对于两种数据

DEREKLN·2020-08-02 15:34

一个快速构造GAN的教程：如何用pytorch构造DCGAN

在本教程中，我们将在PyTorch中构建一个简单的DCGAN，并在手写数据集上对它进行训练。我们将讨论PyTorchDataLoader，以及如何使用它将图像数据提供给PyTorch神经网络进行训练。

deephub·2020-08-02 13:45

基于DCGAN的手写数字生成

生成对抗模型，简单的可以理解为一个生成模型G，一个判别模型D，判别模型用于判断一个给定的图片是否真实图片（从数据集里获取的图片），生成模型的任务是去创造一个看起来像真的图片一样的图片，一开始的时候这两个模型都是没有经过训练的，这两个模型一起对抗训练，生成模型产生一张图片去欺骗判别模型，然后判别模型去判断这张图片是真是假，最终在这两个模型训练的过程中，两个模型的能力越来越强，最终达到稳态。图中，右边

akiyamamio11·2020-07-31 15:51

Pytorch实例----DCGAN图像生成

背景：深度学习对数据量的需求明显高于传统机器学习方法，当真实的数据量较少或难以满足实际网络收敛情况下，需用通过数据增强方法生成更多可用于训练的更多图片，数据增强方法通过对图像进行随机剪裁，翻转等变换，提升图像输入的丰富度，但数据增强本质上是在原图上做“线性变化”，无法产生原图中没有的图像。在这种条件下，GAN（GenerativeAdversarialNetworks）能够在有限数据条件下生成更加

qq_37172182·2020-07-30 12:46

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

利用DCGAN来实现人脸的创建

其实网上很多博主写了这块的内容，但是我感觉那些博主的代码有些过时了，怎么说呢，模型这块我没办法改，但是在训练阶段，我总感觉他们的代码有些怪异，最开始我按照自己的习惯去更新梯度这些，但是梯度的变化总感觉很奇怪，鉴别器都快到0了，然后就开始怀疑自己，不停的找原因，但是找来找去，原理就是这样，没有错呀，然后又改变我的训练阶段的函数，梯度变化就感觉比较正常了。为什么会这样呢，纠结了很久，后面想了很久，我也

雅痞匪徒(Nike)·2020-07-30 06:27

Mac下Python3 print中文报错 UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character

最近学习DCGAN在跑程序遇到一个很诡异的问题。

爱吃冰淇凌的羊驼·2020-07-30 05:59

Tensorflow DCGAN的踏坑之路（二）

换了一台笔记本电脑，暗影精灵4，GTX1070的显卡，可以安装tensorflow-gpu版本了，依然是1.13.1版本，网上查了下需要装cuda和cudnn，但具体装哪个版本，也是查了半天，后来在这个博客中找到了，感谢博主_沥川往事，在这个blog（https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043962）中列出来tensorflow

fantasy21·2020-07-29 18:26

Tensorflow DCGAN的踏坑之路（一）

学习DCGAN从https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow这个开始，使用tensorflow实现DCGAN，paper网址在http://arxiv.org

fantasy21·2020-07-29 18:26

DCGAN论文导读、关键点说明及代码实现修改（1）

论文导读网上关于DCGAN论文的介绍很多，我就把我觉得对于需要理解的关键点和对后面训练调参有帮助的地方拿出来说明一下，仅做参考，有错误希望大佬们指正。

fangjiaji007·2020-07-29 13:18

卷积生成对抗网络---生成手写数字

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）----生成MNIST手写图片1、基本原理生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成：生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过

november_chopin·2020-07-29 10:59

基于卷积与反卷积的GAN简单实现---MNIST+Tensorflow

本文主要参照DCGAN的程序，演示如何使用卷积和反卷积网络构建GAN；设计的生成器由一个100维的随机向量通过反卷积网络生成28*28的MNIST类似的手写

鸡块米线LVC·2020-07-29 03:02

WGAN-GP应用于一维时序信号

前言近年来生成对抗网络在各大顶会上大放异彩，但是大多研究集中在图像方面，衍生出一系列DCGAN、WGAN等等模型，最近我在关于手语识别的研究中遇到数据量及数据种类过少的问题，故想到使用GAN来生成手语数据

学舞银·2020-07-28 21:09

深度卷积对抗生成网络(DCGAN)

本文是参考文献[1]的论文笔记。卷积神经网络在有监督学习中的各项任务上都有很好的表现，但在无监督学习领域，却比较少。本文介绍的算法将有监督学习中的CNN和无监督学习中的GAN结合到了一起。在非CNN条件下，LAPGAN在图像分辨率提升领域也取得了好的效果。与其将本文看成是CNN的扩展，不如将其看成GAN的扩展到CNN领域。而GAN的基本算法，可以参考对抗神经网络。GAN无需特定的costfunct

张雨石·2020-07-15 10:06

使用GAN来进行CV数据增强（一）

UnlabeledSamplesGeneratedbyGANImprovethePersonRe-identiﬁcationBaselineinvitro论文代码：layumi/Person-reID_GAN二.论文概述使用原始数据训练DCGAN

Mmm_Zzz·2020-07-14 05:25

无中生有炼丹术，生成逼真卡通人脸——DCGAN(对抗生成网络）实战

前一阵子，偶然看到一个换脸的视频，觉得实在是很神奇，于是饶有兴致的去了解一下换脸算法。原来背后有一个极为有意思的算法思想——对抗生成。今天笔者斗胆来介绍一下在学术界大名鼎鼎的GAN(GenerativeAdversarialNetworks),此网络结构由IanJ.Goodfellow大神在2014年提出，一经推出，就引爆了学术界。随后各种各样的GAN算法以指数级增长的方式涌现出来，比如WGAN（

王同学死磕技术·2020-07-14 01:19

深度学习--生成式对抗网络--DCGAN/WGAN/WGAN-GP/LSGAN/BEGAN算法理论

目录一生成式对抗网络基础1生成式对抗网络的概念1）网络属于无监督学习2）网络中判别器D与生成器G的相互博弈，其纳什均衡为D(G(Z))=0.53）网络的训练阶段分为两个阶段2生成式对抗网络的优缺点1）优点2）缺点3生成式对抗网络的损失函数1）判别器D损失函数（使用交叉熵损失函数）2）生成器G损失函数（使用交叉熵损失函数）3）将判别器D和生成器G损失函数结合（极大极小算法：一方优势最大，另一方优势最

我是疯子喽·2020-07-13 19:10

MNIST数据集解压的正确方式：ValueError: cannot reshape array of size 9912406 into shape (60000,28,28,1)

win7环境报错File"C:/DCGAN/main.py",line63,inmainsample_dir=FLAGS.sample_dir)File"C:\DCGAN\model.py",line74

whabc100·2020-07-13 15:28

深度卷积生成对抗网络DCGAN之实现动漫头像的生成(基于keras Tensorflow2.0实现)

起飞目录DCGAN简介反卷积(上采样upsampling2D)数据集代码实战数据导入和预处理生成器G判别器D训练模块完整代码结果DCGAN简介原始GAN在图片生成方面具有一定的缺陷：存在训练不稳定，训练过程中梯度易消失等一系列问题

菜鸟12134·2020-07-13 08:41

生成对抗网络(四)-----------WGAN-GP

第二组是生成器采用标准的DCGAN。第三组是生成器和判别器都采用MLP。实验结果如下图：从第一和第二组实验中可以看出，随着W的距离降低图像的

勤奋的小学生·2020-07-13 05:24

生成对抗网络GAN系列（三）--- DCGAN（deep convolutional generative adversarial networks）--- 文末附代码

UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGWITHDEEPCONVOLUTIONALGENERATIVEADVERSARIALNETWORKSAlecRadford&LukeMetz,indicoResearchBoston,MAfalec,[email protected],FacebookAIResearch,NewYork,NY,soumi

Teeyohuang·2020-07-13 01:15

【深度学习】关于GAN的一些代码整理

实验细节此处收集所有的实验细节，包含如下内容：G\D结构、学习目标、输出层处理（最后输出conv还是activation）、Loss及其实现代码、超参数（尤其是Loss的权重）、以及训练代码1.DCGAN

hyfine_·2020-07-12 03:33

生成对抗网络(GAN)简介以及Python实现

本篇博客简单介绍了生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)，并基于Keras实现深度卷积生成对抗网络(DCGAN)。

slx_share·2020-07-11 23:44

[深度学习]半监督学习、无监督学习之DCGAN深度卷积生成对抗网络(附代码)

论文全称：《GenerativeAdversarialNets》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf论文全称：《UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGWITHDEEPCONVOLUTIONALGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1511.06434

Thorrrrrrrrrr·2020-07-11 23:22

DCGAN的PyTorch实现

DCGAN1.什么是GANGAN是一个框架，让深度模型可以学习到数据的分布，从而通过数据的分布生成新的数据(服从同一分布)。

disanda·2020-07-11 05:06

TensorFlow 2.0 教程22：DCGAN

1.数据导入和预处理(train_images,train_labels),(_,_)=tf.keras.datasets.mnist.load_data()train_images=train_images.reshape(train_images.shape[0],28,28,1).astype('float32')train_images=(train_images-127.5)/127.5

aumii44448·2020-07-11 02:07

基于pytorch实现DCGAN以及代码详解

代码详细解释直接附在具体的代码模块#-*-coding:utf-8-*-from__future__importprint_functionimportargparseimportosimportrandomimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.parallelimporttorch.backends.cudnnascudnnimporttorch

FelixWang0515·2020-07-10 21:39

pytorch中一个mnist数据集上的DCGAN示例

环境:python3.7+pytorch1.0.1model.pyimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdefinit_weight(m):classname=m.__class__.__name__ifclassname.find('Conv')!=-1:m.weight.data.normal_(0.,0.02)eli

此方家的空腹·2020-07-10 00:51

GAN网络之入门教程（四）之基于DCGAN动漫头像生成

目录使用前准备数据集定义参数构建网络构建G网络构建D网络构建GAN网络关于GAN的小trick训练总结参考这一篇博客以代码为主，主要是来介绍如果使用keras构建一个DCGAN，然后基于DCGAN，做一个自动生成动漫头像

段小辉·2020-07-09 17:00

GAN网络之入门教程（三）之DCGAN原理

目录DCGAN简介DCGAN的特点几个重要概念下采样（subsampled）上采样（upsampling）反卷积(Deconvolution)批标准化(BatchNormalization)激活函数G模型总结参考如果说最经常被用来处理图像的网络模型

段小辉·2020-07-09 14:00

学习笔记：2017Unlabeled Samples Generated by GAN Improve the Person Re-identiﬁcatio（用LSRO生成gan图像的标签）

UnlabeledSamplesGeneratedbyGANImprovethePersonRe-identiﬁcationBaselineinvitro文章目录key:类别数仍未751，DCGan生成的数据按现有类别分布进行分配标签

AIchiNiurou·2020-07-08 22:47

DCGAN 代码简单解读

之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理。本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果。

weixin_33693070·2020-07-08 15:01

【GAN】四、CGAN论文详解与代码详解

在之前我们介绍了DCGAN与原始GAN的相关理论，并给出了DCGAN生成手写数字图像的代码。

追梦者_AIer·2020-07-07 21:50

【ReID】【skimming】Unlabeled Samples Generated by GAN Improve the Person Re-identification Baseline in

文章首次将GAN（DCGAN）引入ReID任务中，提出了一个不需要额外搜集data，而只依靠trainingdata，以GAN生成无标签的数据，且提出了labelsmoothingregu-larizat

战忽局小可爱·2020-07-07 07:57

DeepLearing—CV系列（二十二）——DCGAN生成动漫卡通人脸的Pytorch实现

文章目录一、cfg.py二、D_Net.py三、G_Net.py四、Mydataset.py五、Train.py六、效果展示完整代码获取：链接：https://pan.baidu.com/s/1NfqTyxYw6FjNsrYCTj8n4w提取码：3y2o代码目录：一、cfg.py#opt参数ngf=96ndf=96nz=100img_size=96batch_size=100num_workers

wa1tzy·2020-07-05 19:42

【知识星球】图像生成玩腻了？视频生成技术何不来了解一下

作者&编辑|言有三1GAN与视频生成视频生成不仅仅是要生成多张逼真的图像，而且要保证运动的连贯性，Video-GAN可以认为是图像生成鼻祖DCGAN的视频版。

言有三·2020-07-04 17:11

【星球知识卡片】图像生成都有哪些核心技术，如何对其进行长期深入学习

作者&编辑|言有三1基本图像生成框架一个基本的图像生成框架包括判别器和生成器，其中生成器输入噪声向量，判别器判别真实图像和生成的图像，DCGAN是其中典型的代表，也是新手入门必须掌握的第一个框架。

言有三·2020-07-04 17:11

生成对抗网络GAN基本入门

文章目录1.生成对抗网络(GAN)基础1.1生成对抗网络1.2数学原理1.3简单模型1.4生成对抗网络总结(优缺点)2.深度GAN-DCGAN2.1DCGAN(DeepConvolutionalGAN)

小白逆袭记·2020-07-04 04:29

GAN及其改进算法总结

GAN及其改进算法总结GAN及其各种改进算法GAN概述原理优点和不足DCGAN概述原理优点和不足WGAN概述原理优点和不足WGAN-GP概述原理优点和不足LSGAN概述原理BEGAN概述原理优点和不足GAN

Avery123123·2020-07-04 04:00

对抗自编码器：Adversarial Autoencoders

前一篇文章介绍了原始的GAN理论，包括后续提出的能够适用于更高分辨率的DCGAN在内，其模型本质都是训练一个生成器G，然后去不断欺骗一个也在实时更新的判别器D，虽然这个模型框架一定程度上非常好的解决了以往

Kumuda·2020-07-02 06:02

DCGAN 训练+代码总结

自从两年前蒙特利尔大学的IanGoodfellow等人提出生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）的概念以来，GAN呈现出井喷式发展。这篇发布在O’Reilly上的文章中，作者向初学者进行了GAN基础知识答疑，并手把手教给大家如何用GAN创建可以生成手写数字的程序。本教程由两人完成：JonBruner是O’Reilly编辑组的一员，负责管理硬件、互联网、

furuit·2020-07-02 00:38

DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比

DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比from：https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788GAN

djph26741·2020-07-01 22:59

GAN生成对抗网络合集（二）：DCGAN-基于深度卷积的GAN

如果单纯用原始的DNN来实现，整个模型参数非常巨大，且学习难度很大（低纬度映射到高纬度需要添加许多信息）DCGAN即使用卷积网络的对抗网络，其原理和GAN一样，只是把CNN卷积技术用于GAN模式的网络里

dexterod·2020-07-01 22:04

【GANs学习笔记】（十一）DCGAN、ImprovedDCGAN

完整笔记：http://www.gwylab.com/note-gans.html———————————————————————本章借鉴内容：http://blog.sina.com.cn/s/blog_76d02ce90102xq4d.htmlPart2GANs基于Network的改进在这一部分我们开始探讨generator与discriminator内部网络的结构，之前我们一直在探讨二者在外部

bupt_gwy·2020-07-01 15:00

推荐频道

DCGAN