discriminator 第2页

深度学习（34）—— StarGAN（2）

StarGAN（2）完整项目在这里：欢迎造访文章目录深度学习（34）——StarGAN（2）1.buildmodel（1）generator（2）mappingnetwork（3）styleencoder（4）discriminator2

柚子味的羊·2023-08-05 09:36

深度学习（33）——CycleGAN（2）

深度学习（33）——CycleGAN（2）完整项目在在这里：欢迎造访文章目录深度学习（33）——CycleGAN（2）1.Generator2.Discriminator3.fakepool4.loss

柚子味的羊·2023-08-03 17:04

BART模型和 Electra模型对比

Electra模型主要是Generator模型和Discriminator模型的结合体。

夏子期lal·2023-07-27 23:07

[StyleGAN] A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks

并可以利用这一点实现不同生成图像的风格融合注意：该网络还是从噪声生成随机图像，只是可以把已经生成的随机图像的latentcode相融合，得到介于两者之间的新类型图像；而不是根据手头的图像来实现风格融合2、网络结构不更改discriminator

emergency_rose·2023-07-26 00:44

文献阅读笔记--GAN--Generative Adversarial NetworkGAN的原始论文-组会讲解

：NIPS2014论文地址Arxiv：https://arxiv.org/abs/1406.2661BasicideaofGAN生成对抗网络GAN主要包括了两个部分，即生成器generator与判别器discriminator

Flying Warrior·2023-07-20 14:43

对抗网络GAN详解：GAN训练不稳定解决方法、GAN中使用的深度学习技巧、GAN使用任务领域、GAN资料大全整理

不要把判别器理解成一个分类器(Discriminator,Classifier)，让判别器回归判别属性，像Critic那样输出一个评分。这样能让判别器为生成器提供更良好的优化梯度。

汀、人工智能·2023-07-18 00:25

EnlightenGAN 论文阅读笔记

模型的结构是这样的：总的来说还是遵循GAN的框架的，Generator是一个Unet，然后有两个discriminator，其中一个对全局做，一个对局部的patch做在此框架上，模型有两个亮点：SelfFeaturePreservingLoss

sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:02

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

liaomin416100569·2023-07-15 17:53

NVIDIA的StyleGAN、StyleGAN2、StyleGAN3系列论文解读，梳理基于风格的生成器架构

通俗来讲就是，张三造假币(Generator生成器)，然后用验钞机去验证真假(Discriminator辨别器)，如果是假的就继续提高造假技术，直到验钞机检验不出来为止，也就是说一个造假一个验假(验钞机也需升级

寅恪光潜·2023-06-14 07:08

【Diffusion Model】Learning notes

generator和discriminator两者都得训练的比较均衡才能得到好的结果（稳定性），两者对抗，loss并不能直观的反应训练过程训练难度训练稳定性loss的复杂性DDPM的话，reverse只是一个去噪模型

bryant_meng·2023-04-17 15:56

【技术博客】GAN入门实践

GAN模型是一种通过对抗的方式去学习数据分布的生成式模型，其核心思想就是通过生成式网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）

MomodelAI·2023-04-14 08:53

论文笔记：Reusing Discriminators for Encoding: Towards Unsupervised Image-to-Image Translation

摘要（1）该文通过重新使用Discriminator对目标域的图像进行编码，来证明Discriminator的新作用。

起风了丿·2023-04-09 18:27

【MyBatis】源码学习 05 - 关于 xml 文件解析的分析

StaticSqlSource`类3、`14.4.2`：`ResultMapResolver`类3.1、测试代码说明3.2、结果集`userMap`解析流程3.3、结果集`getGirl`解析流程3.4、鉴别器`discriminator

MichelleChung·2023-04-04 10:07

AIGC图像生成的原理综述与落地畅想

GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布。

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2023-04-03 17:56

CNN输出尺寸公式与感受野计算公式；何为感受野（receptive field）？何为Scale？

的输出大小为其中，N为原图尺寸，F为Filter/Kernelsize.一下图片截图自stanfordcs231n图片.png图片.png图片.png感受野尺寸计算在读CycleGAN源码中的PathGAN(Discriminator

Williamongh·2023-03-29 14:42

生成对抗网络（GAN）及pytorch小例子

GAN是一种生成模型，包含两个部分，生成器G（Generator）和鉴别器D（Discriminator）。

明日何其多_·2023-03-29 13:19

NeurIPS2022：Improving GANs with A Dynamic Discriminator

项目主页：https://genforce.github.io/dynamicd1、动机Differentfromthecommonimageclassificationtaskswherethetrainingdataremainsfixedduringthewholetrainingprocess,GANtrainingappearstobetime-varyingsincethesynthe

lishuoshi1996·2023-03-25 14:44

A Reinforcement Learning Framework for Natural Question Generation using Bi-discriminators论文阅读

这个工作着眼于VisualQuestionGeneration(VQG)这个多模态问题，同样使用当下热门的GAN来处理，它最大的创新之处在于构建了双判别器（bi-discriminator）结构。

6e845d5ac37b·2023-03-24 10:47

EF里的继承映射关系TPH、TPT和TPC的讲解以及一些具体的例子

具体：1.TPH：TablePerHierarchy这是EF的默认的继承映射关系：一张表存放基类和子类的所有列，自动生成的discriminator列用来区分基类和子类的数据。

weixin_33777877·2023-03-17 14:54

EF 具有继承关系的类到数据库表的映射

C:B:A在DBContext中publicDbSetAs{get;set;}publicDbSetBs{get;set;}publicDbSetCs{get;set;}数据库中只生成As表，但是具有Discriminator

jingyu_z·2023-03-17 14:24

【李宏毅2021机器学习深度学习】6-2 生成式对抗网络GAN2——理论介绍篇WGAN

（只需要采样足够，剩下的交给Discriminator，详细证明参考14年作者论文）进行替换，求得最终目标函数想要什么分布，就设计不同的优化函数，详见这篇文章GAN难train，GAN的训练小技巧难训练的原因

I"ll carry you·2023-02-16 21:31

[论文笔记] SPECTRAL NORMALIZATION FOR GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

简介：对normalization层进行改进，提出spectralnormalization（SN-GAN），以提高Discriminator的训练稳定度；优点：1、Lipschitz常数是唯一需要进行调节的超参

hellopipu·2023-02-16 21:44

MyBatis discriminator标签原理实例解析

目录一、什么业务情况会使用discriminator标签？

·2023-02-06 13:04

2020 cs231n 作业3 笔记 Generative_Adversarial_Networks_PyTorch

GenerativeAdversarialNetworks论文地址：GenerativeAdversarialNetworks对抗生成网络（GAN）的主要结构包括一个生成器G（Generator）和一个判别器D（Discriminator

cheetah023·2023-02-05 07:32

Generative Adversarial Networks 生成对抗网络 Matlab实现与讲解

整体上看，它就是一个多层前馈神经网络；分开来看，其包含生成器（Generator）与判别器（Discriminator）两个网络（多层前馈神经网络）。

罗辑罗辑·2023-02-04 17:46

风格迁移篇---U-GAT-IT：图像到图像翻译的无监督生成注意网络

ABSTRACT1INTRODUCTION2UNSUPERVISEDGENERATIVEATTENTIONALNETWORKSWITHADAPTIVELAYER-INSTANCENORMALIZATION2.具有自适应层实例归一化的无监督生成注意网络2.1MODEL2.1.1GENERATOR2.1.2DISCRIMINATOR2.2LOSSFUNCTION3EXPERIMENTS3.1B

啊菜来了·2023-02-04 14:41

GAN_Unet模型实现

1.4CGAN1.5LSGAN1.6C—LSGAN实现1.7判别器总代码二、Unet2.1编码器2.2编码器2.3效果2.4模型代码摘要GANisagenerativemodel,whichconsistsofagenerator-discriminator.Thegeneratorgeneratesdataaccordingtoran

原来如此-·2023-01-30 07:04

GAN生成对抗网络

GAN生成对抗网络GAN的训练可分为3个阶段（1）generator生成器的训练（2）discriminator判别器的训练（3）任务网络的训练#####################UpdatenetGforpinself.netD.parameters

Jokic_Rn·2023-01-27 07:56

Mybatis | Discriminator | 鉴别器

前言[转]----来自（luckyharry4）最近干了一个工作是使用discriminator去写一个新的API，那么写这个新的API原因是什么呢？

隐藏的记号·2023-01-26 19:16

论文笔记：Learning to Discriminator Perturbations for Blocking Adversarial Attacks in Text Classification

论文笔记：LearningtoDiscriminatorPerturbationsforBlockingAdversarialAttacksinTextClassification（在文本分类中学习辨别扰动阻止对抗攻击）文章简要介绍1.出处：EMNLP20192.解决的问题：可以用于任何NLP任务，在不修改模型结构、训练过程的情况下，对字符级、词级的对抗攻击进行防御3.思路：利用BERT，用一个扰

Oosehun·2023-01-26 15:01

生成对抗网络GAN的Loss

GAN同时要训练一个生成网络(Generator)和一个判别网络(Discriminator)，前者输入一个noise变量，输出一个伪图片数据，后者输入一个图片(realimage)以及伪图片(fakeimage

小菜变大菜·2023-01-26 06:12

【Vocoder】HifiGAN

HiFi-GAN:GenerativeAdversarialNetworksforEfficientandHighFidelitySpeechSynthesis1.Introduction2.Generator3.Discriminator4

cxxx17·2023-01-25 13:56

基于Mybatis-Plus的多租户架构下的数据隔离解决方案

目录一、多租户架构方案1：数据分区隔离（Partitioned(discriminator)data）方案2：数据库实例隔离（Separatedatabase）方案3：Schema隔离（Separateschema

罗小爬EX·2023-01-22 00:27

深度学习 GAN生成对抗网络-1010格式数据生成简单案例

二、GAN概念生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）包含生成器（Generator）和鉴别器（Discriminator）两个神经网络。

李乾文·2023-01-19 10:42

对抗性神经网络百度百科,生成对抗式神经网络

一个网络中有两个角色，修炼的过程中左手扮演攻方，即生成器(generator)，试图生成和自然世界中拟完成任务足够相似的目标;右手扮演守方，即判别器(discriminator)，试图把这个假的、生成的目标和真实目标区分开来

普通网友·2023-01-17 10:35

好像还挺好玩的GAN1——Keras搭建简单GAN生成MNIST手写体

好像还挺好玩的GAN1——Keras搭建简单GAN生成MNIST手写体学习前言什么是GAN神经网络构建1、Generator2、Discriminator训练思路实现全部代码：学习前言我又死了我又死了我又死了

Bubbliiiing·2023-01-17 09:10

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

使用 Pytorch 实现 GAN

二、代码讲解1.生成器(Generator)2.判别器(Discriminator)3.全部代码总结前言自2014年IanGoodfellow提出了GAN（GenerativeAdversarialNetwork

Liu Cherry·2023-01-15 20:59

Pytorch基础知识（12）GANs生成对抗网络

GAN框架由generator和discriminator两个神经网络组成，如下图所示:在图像生成方面，当给定噪声作为输入时，生成器生成假数据，判别器将真实图像与假图像进行分类。在训练

求则得之，舍则失之·2023-01-14 08:34

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第六部分、自编码器Auto-encoder

Auto-encoder2.De-noisingAuto-encoder3.特征分离3.VectorQuantizedVariationalAuto-encoder(VQVAE)4.更多应用1）通过添加Discriminator

Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:19

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。

算法菜鸟飞高高·2023-01-11 06:16

keras搭建wgan-gp和wgan-div,可生成图像

文章目录一、前言二、wgan-Gp原理三、wgan-Div原理四、代码结构设计过程4.1.生成tfrecord4.2.设计残差网络结构搭建resBlock模块4.3搭建generate网络：4.4.搭建discriminator

机器人学渣·2023-01-11 06:45

在pytorch上利用GAN网络实现0-9数字生成

pytorch上利用GAN网络实现0-9数字图片生成1.数据集数据集来自torchvision的dataset的MNIST手写0-9数据集(28x28)具体请自行了解2.模型生成器（Generator）和判别器（Discriminator

没用的阿鸡·2023-01-10 12:10

【chip-tool】使用 chip-tool 工具测试matter设备步骤

chip-tool工具测试matter设备1.主要步骤1.1编译matter设备的固件程序1.2在matter设备上开启BLE蓝牙广播1.3确保已设置IP网络1.4确定网络配对凭据1.5确定matter设备的`discriminator

1024-bytes·2023-01-09 09:35

wgan 不理解损失函数_GAN损失函数||WGAN

3.GAN的缺点当固定Generator时，最优的Discriminator是在面对最优Discriminator时，Generator的优化目标就变成了如

憋人的故事·2023-01-09 06:25

CycleGAN模型——pytorch实现

#输入图像shape默认为(3,256,256)classDiscriminator(nn.Module):#定义判别器def__init__(self):#初始化方法super(Discriminator

Peach_____·2023-01-06 22:48

DCGAN实战——手写数字生成（简单易上手）

左边为真图，右边为生成假图目录1.学习目标2.环境配置3.代码分析3.1数据预处理（data.py）3.2模型Generator，Discriminator，权重初始化（model.py）3.3神经网络训练

栖陆@.·2023-01-04 15:09

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

在一定程度上提高了训练的结果，但是这仅仅是一个治标不治本的架构Discriminator卷积判别网络Discriminator就是一个一般的卷积网络，结构如下32Filters,5x5,Stride1,

hxxjxw·2023-01-04 15:33

GAN模型——pytorch实现

classDiscriminator(nn.Module):#定义判别器def__init__(self,img_size=(28,28)):#初始化方法super(Discriminator,self

Peach_____·2023-01-04 15:31

CGAN模型——pytorch实现

classDiscriminator(nn.Module):#定义判别器def__init__(self,img_size=(28,28),num_classes=2):#初始化方法super(Discriminator