dcgan

深度卷积生成对抗网络--DCGAN

DCGAN是这方面最好的尝试之一，DCGAN的原理和GAN是一样的，这里就不在赘述。它只是把经典GAN中的G和D换成了两个卷积神经网络（CNN）。
LY-林雨·2017-07-29 00:00

GAN入门实践

看到最近GAN特别特别的火，上周在组会就心血来潮的讲了一下GAN的相关论文，然后用现成的轮子DCGAN看看效果如何训练集是我论文里的钙化图片然后让它先训练==，我们来喝茶唠唠嗑，看看GAN干了啥GAN的想法非常的直接暴力生成器负责生成假图片
约翰史密斯·2017-07-10 15:13

tensorflow的GAN实现讲解

dcgan_mnist.pydiscriminator,self.D:鉴别器input:28x28x1,depth=1output:10x10x1,depth=64structure:layeroutput_shapeinput
BC_Wang·2017-07-09 14:14

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)。
rogerwu1228·2017-07-07 16:41

生成对抗网络学习笔记5----DCGAN（unsupervised representation learning with deep convolutional generative adv）的实现

1、DCGAN的简单总结稳定的深度卷积GAN架构指南:所有的pooling层使用步幅卷积(判别网络)和微步幅度卷积(生成网络)进行替换。在生成网络和判别网络上使用批处理规范化。
夏洛的网·2017-07-05 21:19

多图｜一文看懂25个神经网络模型

光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。
有些代码不应该被忘记·2017-07-03 08:46

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)。
Nicholas_Liu2017·2017-06-24 00:00

多图万字文 | 从神经元到CNN、RNN、GAN…神经网络看本文绝对够了

光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。
AI科技大本营·2017-06-17 16:58

【转】GANs学习系列(9):DCGAN对抗卷积神经网络总结

reference:http://blog.csdn.NET/u013139259/article/details/53590536所谓的对抗网络可以归结为unsupervisedlearning或者generativemodel。从无监督学习来进行featurerepresentation,有k-means聚类算法，auto-encoders[2]，以及09年的Deepbeliefnetwork
Murphy_0606·2017-06-17 15:21

一文看懂25个神经网络模型

光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。
刘炫320·2017-06-17 10:08

Keras笔记——关于DCGAN的实现

前几天学习了一下GAN的相关知识，有NIPS2016中的教程，还有知乎专栏的令人拍案叫绝的WassersteinGAN，以及后续WassersteinGAN最新进展：从weightclipping到gradientpenalty，更加先进的Lipschitz限制手法这两篇文章推导写的很好，有需要推荐直接看论文还有深入浅出GAN·原理篇文字版（完整）｜干货先是找到了这个https://github.
hgfm100·2017-06-16 10:06

深入浅出 GAN·原理篇文字版（完整）| 干货

GAN-IanGoodfellow,arXiv:1406.2661v1DCGAN-AlecRadford&LukeMetz,arxiv:1511.06434CGAN-MehdiMirza,arXiv:1411.1784v1LAPGAN-EmilyDenton
c2a2o2·2017-06-13 22:20

DCGAN及其TensorFlow源码

DCGAN是这方面最好的尝试之一。源码：https://github.com/Newmu/dcgan_code。
cs123951·2017-06-06 22:23

DCGAN及其TensorFlow源码

DCGAN是这方面最好的尝试之一。源码：https://github.com/Newmu/dcgan_code。
cs123951·2017-06-06 22:00

25张图让你读懂神经网络构架

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)。
B325帅猫-量子前沿技术研究所·2017-06-06 00:00

生成对抗网络GAN及其变体SGAN_WGAN_CGAN_DCGAN_InfoGAN_StackGAN

前面介绍了CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）、BNN（Binarizedneuralnetwork）、dual-learningNMT和DBN，以及深度学习优化算法BatchNormalization和LayerNormalization。感兴趣的同学可以添加微信公众号“深度学习与NLP”，回复关键词“CNN”、“BNN”、“dual”、“DBN”、BN和LN获取对应文
lqfarmer·2017-05-10 09:54

[paper] DCGAN

UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworksPaper:http://arxiv.org/abs/1511.06434Code:https://github.com/Newmu/dcgan_codeIntroductionWeintroduceaclass
lijiancheng0614·2017-03-30 20:07

GAN框架研究与思路整理

G和D一般都是非线性映射函数，如多层感知器（朴素GAN）/卷积神经网（DCGAN）等。训练过程中GAN
鱼丸小咖·2017-03-11 16:15

【GAN的魔法】生成对抗网络技术进展及论文笔记3

前两部分在这里：【GAN的魔法】生成对抗网络技术进展及论文笔记1【GAN的魔法】生成对抗网络技术进展及论文笔记25.DCGAN的应用DCGAN则是将GAN和深度卷积网络结合起来的应用，这篇文章的提出看似没有很大创新
Elaine_Bao·2017-03-05 21:20

GAN学习指南：从原理入门到制作生成Demo

本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理同样非常重要的DCGAN的原理如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦:-)GAN原理介绍说到GAN第一篇要看的paper
算法学习者·2017-01-18 19:03

GAN学习指南：从原理入门到制作生成Demo

本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理同样非常重要的DCGAN的原理如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦:-)GAN原理介绍说到GAN第一篇要看的paper
csdn_csdn__AI·2017-01-17 09:06

DCGAN 源码分析（一）

DCGANhttps://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflowDCGAN的原理和GAN是一样的，它只是把上述的G和D换成了两个卷积神经网络（CNN）。
nongfu_spring·2017-01-11 14:35

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·2016-12-25 20:35

生成式对抗网络GAN研究进展（五）——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-A
Solomon1588·2016-09-18 00:00

生成式模型 & 生成对抗网络——资料梳理（专访资料 + 论文分类）

综述【1】「无中生有」计算机视觉探奇（下）1.1）超分辨率重建；2）图像着色；3）看图说话；4）人像复原；5）图像自动生成2.生成对抗网络博弈论中的零和博弈3.将GAN用深度卷积神经网络进行实现（称作，DCGAN
Solomon1588·2016-08-27 23:50

生成式模型 & 生成对抗网络——资料梳理（专访资料 + 论文分类）

1】「无中生有」计算机视觉探奇（下）  1.1）超分辨率重建；2）图像着色；3）看图说话；4）人像复原；5）图像自动生成2.生成对抗网络博弈论中的零和博弈3.将GAN用深度卷积神经网络进行实现（称作，DCGAN
Solomon1558·2016-08-27 23:00
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