wgan-gp

基于WGAN-GP方法的时间序列信号生成（以轴承振动信号为例）

生成对抗网络GAN作为非监督学习，由生成器和判别器两个神经网络构成。生成器从潜在空间中随机取样作为输入，试图生成与真实样本数据相仿的数据。判别器的输入则为真实样本数据或生成器生成数据，进而判断其输入是真实数据还是生成数据。两个网络相互对抗、不断调整参数，最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。WGAN作为GAN的改进模型，使用Wasserstein距离来替代JS散度作为优化目标，从

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

AIGC实战——WGAN(Wasserstein GAN)

AIGC实战——WGAN0.前言1.WGAN-GP1.1Wasserstein损失1.2Lipschitz约束1.3强制Lipschitz约束1.4梯度惩罚损失1.5训练WGAN-GP2.GAN与WGAN-GP

盼小辉丶·2024-01-14 13:45

比 WGAN 更好的 WGAN-GP

训练不稳定是GAN常见的一个问题。虽然WGAN在稳定训练方面有了比较好的进步，但是也有缺点：1）有时候也只能生成较差的样本，并且有时候也比较难收敛；2）Critic网络深的时候也容易出现梯度消失和梯度爆炸的情况。原因在于：WGAN采用了权重修剪（weightclipping）策略来强行满足critic上的Lipschitz（利普希茨）连续的约束（“Lipschitz连续”，意思就是定义域内每点的梯

木水_·2023-12-21 14:25

WGAN-GP解读分析

目录0.摘要1.基础知识1.1信息量1.2熵1.3相对熵1.4交叉熵1.5JS散度1.6其它相关概念2.WGAN理论分析2.1WGAN的改变2.2原始GAN中存在的问题2.2.3第一种生成器损失函数2.2.4第二种生成器损失函数2.3GAN到WGAN的一个过渡方案2.4Wasserstein距离2.5从Wasserstein距离到WGAN2.6WGAN代码展示3.WGAN-GP分析3.1WGAN-

Annual Mercury·2023-12-21 01:34

GAN：WGAN-GP-带有梯度惩罚的WGAN

improved_wgan_training:Codeforreproducingexperimentsin"ImprovedTrainingofWassersteinGANs"发表：2017WGAN三部曲的终章-WGAN-GP

微风❤水墨·2023-12-02 12:02

从GAN到WGAN及WGAN-GP

20200910-0.引言最近看了PassGAN的代码，他是使用了WGAN-GP的代码作为GAN的框架，来进行密码生成，由此引出了对GAN的学习。

V丶Chao·2023-11-30 20:02

机器学习-39-GAN-06-Tips for Improving GAN(改善GAN的技巧：WGAN,WGAN-GP,EBGAN,LSGAN)

文章目录TipsforImprovingGANJSdivergenceisnotsuitable(JSdivergence衡量分布的问题)LeastSquareGAN(LSGAN)WassersteinGAN(WGAN):EarthMover’sDistanceearthmover'sdistanceWhyEarthMover’sDistance?WGANWGANLipshitzFunctionw

迷雾总会解·2023-11-30 20:31

（七）SN-GAN论文笔记与实战

（七）SN-GAN论文笔记与实战一、论文笔记二、完整代码三、遇到的问题及解决一、论文笔记在WGAN-GP中使用gradientpenalty的方法来限制判别器，但这种放法只能对生成数据分布与真实分布之间的分布空间的数据做梯度惩罚

SCU-JJkinging·2023-11-30 09:44

生成式深度学习(第二版)-译文-第四章-生成对抗网络

利用Keras从零开始构建WGAN-GP。利用WGAN-GP

Garry1248·2023-11-28 15:26

[PyTorch][chapter 57][WGAN-GP 代码实现]

前言：下图为WGAN的效果图：绿色为真实数据的分布：8个高斯分布红色：为随机产生的数据分布，跟真实分布基本一致WGAN-GP：1判别器D:最后一层去掉sigmoid2生成器G和判别器D:loss不取log3

明朝百晓生·2023-10-09 23:43

揭秘：Wasserstein GAN与梯度惩罚（WGAN-GP）

一、说明什么是梯度惩罚？为什么它比渐变裁剪更好？如何实施梯度惩罚？在提起GAN对抗网络中，就不能避免Wasserstein距离的概念，本篇为系列读物，目的是揭示围绕Wasserstein-GAN建模的一些重要概念进行探讨。图1（左）使用配重裁剪时的梯度范数要么爆炸，要么消失，不使用GP。（右）与GP不同，权重裁剪将权重推向两个值。二、背景资料在这篇文章中，我们将研究带有梯度惩罚的Wasserste

无水先生·2023-09-13 14:30

【DL】第 3 章：生成对抗网络（GAN）

使用Keras从头开始构建WGAN-GP使用WGAN-GP生成人脸了解条件GAN(C

Sonhhxg_柒·2023-08-27 06:33

一个比WGAN更优秀的模型(WGAN-GP)

WGAN-GP(improvedwgan)paperGitHubWGAN-GP是WGAN之后的改进版，主要还是改进了连续性限制的条件，因为，作者也发现将权重剪切到一定范围之后，比如剪切到[-0.01,+

Lornatang·2023-08-24 21:25

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

（CV论文）User-Guided Deep Anime Line Art Colorization with Conditional Adversarial Networks 用户引导动漫图像生成

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1808.03240.pdf摘要：使用条件框架，WGAN-GP策略，使用彩色插图和线稿图的数据集，实现用户交互式引导图像生成。

dejave蓝·2023-02-04 14:06

深度卷积对抗神经网络基础第三部分 (WGAN-GP）

深度卷积对抗神经网络基础第三部分(WGAN-GP）WassersteinGANwithGradientPenalty(WGAN-GP)我们在训练对抗神经网络的时候总是出现各种各样的问题。

Volavion·2023-01-26 03:50

pytorch求导总结（torch.autograd)

1、Autograd求导机制我们在用神经网络求解PDE时，经常要用到输出值对输入变量（不是Weights和Biases）求导；例如在训练WGAN-GP时，也会用到网络对输入变量的求导，pytorch中通过

不知名大学僧·2023-01-11 11:30

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.WGAN-SN5.1网络结构5.2实验结果小结1.GAN文章：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf代码：Pylearn2，theano,https://github

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

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

机器人学渣·2023-01-11 06:45

（三）WGAN和WGAN-GP解读与项目实战

（三）Wasserstein-GAN一、传统的GAN的缺陷1.超参数敏感超参数敏感是指网络的结构设定、学习率、初始化状态等超参数对网络的训练过程影响较大，微量的超参数调整将可能导致网络的训练结果截然不同。如图13.15所示，图(a)为GAN模型良好训练得到的生成样本，图(b)中的网络由于没有采用BatchNormalization层等设置，导致GAN网络训练不稳定，无法收敛，生成的样本与真实样本差

SCU-JJkinging·2023-01-11 06:45

【模式识别与深度学习】用gan,wgan,wgan-gp来拟合指定形状的高斯分布:pytorch对抗网络

基于PyTorch实现生成对抗网络拟合给定分布要求可视化训练过程实验报告对比GAN、WGAN、WGAN-GP（稳定性、性能）对比不同优化器的影响效果：图片效果：注：代码需要一个叫points.mat的文件

甜甜圈Sweet Donut·2023-01-11 06:44

WGAN-GP实战

在实现了GAN之后，下面就来看一下WGAN-GP实战看一下WGAN如何解决training不稳定的问题加了个1.3gradientrpenalty函数wgan.pyimporttorchfromtorchimportnn

hxxjxw·2023-01-11 06:13

生死看淡，不服就GAN(八)----WGAN的改进版本WGAN-GP

WGAN-GP是针对WGAN的存在的问题提出来的，WGAN在真实的实验过程中依旧存在着训练困难、收敛速度慢的问题，相比较传统GAN在实验上提升不是很明显。

Ephemeroptera·2023-01-11 06:40

WGAN-gp模型——pytorch实现

WGAN-gp的目的：解决WGAN参数分布极端的问题。WGAN-gp的方法：在判别器D的loss中增加梯度惩罚项，代替WGAN中对判别器D的参

Peach_____·2023-01-08 11:23

【tensorflow2.x】使用 wgan-gp 生成 mnist 手写数字

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportcv2classGenerator(tf.keras.Model):def__init__(self):super(Generator,self).__init__()self.fc=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu'),t

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-04 13:38

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

ds证据理论python实现_DRAGAN模型理论以及Python实现

https://arxiv.org/abs/1705.07215v5DRAGAN，是在WGAN-gp和WGAN-div之间的一个WGAN-family的模型。

weixin_39926739·2022-12-22 19:16

【深度学习】生成对抗网络GAN｜GAN、WGAN、WGAN-UP、CGAN、CycleGAN、DCGAN

文章目录一、TypicalGAN二、WGAN三、ImprovedGAN(WGAN-GP)四、ConditionalGAN(CGAN)五、CycleGAN六、DCGAN参考文章论文连接：必读的10篇关于GAN

Lydia.na·2022-12-22 08:06

WGAN-GP学习笔记（从理论到Pytorch实践）

xiaoxifei·2022-12-16 09:33

初学GAN（WGAN-gp)生成直线的小实验，以及一个可能很有用的小想法——加校正的WGAN-gp

一直以来对各种利用GAN来生成各种有趣的图像的应用很感兴趣，也想学习一下。前两天终于动手实践了一下，终于学会了GAN基本的方法。然后我又东改改西改改，又发现了两个很有趣的小方法，感觉挺实用的。我这个人看论文比较少，也许别人已经提出来过，但是我没有看到过。反正不管有没有人提出过，我都写下来吧。我这个人很懒，隔几年才写个博客，不过我写下来的，都是我觉得比较有趣的想法，这次这个我觉得还是挺有意思的，值得

whycadi·2022-12-16 09:03

机器学习-生成对抗网络WGAN-GP实战（四-2）

这里就涉及到WGAN-GP的训练代码，这一部分相对比较繁琐，和传统的GAN相比，关键就是损失函数的计算和梯度的计算。还是建议大家先读机器学习-生成对抗网络变种（三），有个基础概念。

weixin_46737548·2022-12-16 09:02

深度学习之生成对抗网络（8）WGAN-GP实战

深度学习之生成对抗网络（8）WGAN-GP实战代码修改完整代码WGANWGAN_train代码修改 WGAN-GP模型可以在原来GAN代码实现的基础上仅做少量修改。

炎武丶航·2022-12-16 09:32

【笔记】Wgan-Gp：重点关注判别器损失

问题：有人训练的wgan-gp，判别器器损很高，但是生成器的损失函数为0，是否代表生成器效果太好？个人遇到的问题：生成器逐渐升高，不收敛。

程序猿的探索之路·2022-12-16 09:00

WGAN-GP

最近做项目用到了GP-WGAN，所以感觉有必要了解一下，这里简要参考别人的博客自己做一个总结吧。 GAN通过训练判别器和生成器来使得生成器生成的数据分布上尽可能和真实样本的分布完全一致。但是在GAN训练的过程中常常会存在训练不稳定的现象。因此蒙特利尔大学的研究者对WGAN进行改进，提出了一种替代WGAN判别器中权重剪枝的方法，即具有梯度惩罚的WGAN，从而避免训练不稳定的情况。在WGAN

CHNguoshiwushuang·2022-12-16 09:59

WGAN-GP：更容易训练的GAN

WGAN-GP又称为具有梯度惩罚的WGAN，一般可以替代WGAN1.WGAN：基于推土机距离原理的GAN（1）原始GAN的问题及原因实际训练中，GAN存在训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练过程

无微の大白·2022-12-16 09:58

生成模型笔记预备知识笔记——概率分布变换

PaperWeekly第41期|互怼的艺术：从零直达WGAN-GP看了那些大佬发的文章，我发现高度真的会影响一个人看世界的角度。

不认输的韦迪·2022-11-22 21:53

对“Image Denoising Using an Improved Generative Adversarial Network with Wasserstein Distance“的理解

译："基于Wasserstein距离的改进生成对抗网络图像去噪"--Proceedingsofthe40thChineseControlConference--2021一、概括这篇文章提出了一种基于WGAN-GP

RrS_G·2022-11-20 12:01

GAN,WGAN,WGAN-GP 通俗易懂的原理解释

deepxzy·2022-11-19 16:52

机器学习-生成对抗网络WGAN-GP实战（四-1）

上一篇文章简单介绍了WGAN-GP的原理，本文来实现WGAN-GP的实战。

weixin_46737548·2022-11-11 07:30

图像生成2

第一部太多了所以分开了要不太难看了~~模型模型来源论文WGANhttps://sota.jiqizhixin.com/project/wgan-gp支持框架：TensorFlow、PyTorchImprovedTrainingofWassersteinGANsSAGANhttps

tt姐whaosoft·2022-10-31 10:27

生成对抗网络，从DCGAN到StyleGAN、pixel2pixel，人脸生成和图像翻译。

1.5PaddleGAN介绍二、day2：GAN的技术演进及人脸生成应用2.1GAN技术的演进2.1.1GAN和DCGAN的问题2.1.2LSGAN：MSE损失函数代替二分类损失函数2.1.3WGAN和WGAN-GP

神洛华·2022-07-09 07:45

【Pytorch神经网络实战案例】16 条件WGAN模型生成可控Fashon-MNST模拟数据

1条件GAN前置知识条件GAN也可以使GAN所生成的数据可控，使模型变得实用，1.1实验描述搭建条件GAN模型，实现向模型中输入标签，并使其生成与标签类别对应的模拟数据的功能，基于WGAN-gp模型改造实现带有条件的

LiBiGo·2022-06-25 07:13

【机器学习】生成对抗网络 GAN

个重要的部分构成训练过程GAN的总结GAN的提出：“GenerativeAdversarialNetworks”（2014NIPS）GAN的优缺点GAN的实际应用GAN的一些经典变种1.DCGAN:2.WGAN和WGAN-GP

想变厉害的大白菜·2022-06-05 08:12

从GAN到WGAN再到WGAN-GP

从GAN到WGAN再到WGAN-GP基本理论知识KL散度：JS散度：其中性质：满足对称性；当两概率为0时，JS=0；当一个为0，另一个不为0时，Earth-Mover(EM)距离(Wasserstein

长安逸魂·2022-03-01 10:48

WGANs-GP

我们提出了梯度罚分（WGAN-GP），它不会遇到相同的问题。我们演示了各种GAN架构的稳定训练，重量裁剪的性能改进，高质量图像生成以及字符级GAN语言模型，而无需任何

一技破万法·2021-06-14 16:09

图文详解WGAN及其变体WGAN-GP并利用Tensorflow2实现WGAN与WGAN-GP

图文详解WGAN及其变体WGAN-GP并利用Tensorflow2实现WGAN与WGAN-GP构建WGAN（WassersteinGAN）Ｗassersteinloss介绍1-Lipschitz约束的实现训练过程实现梯度惩罚

盼小辉丶·2021-05-25 15:05

pytorch 中autograd.grad()函数的用法说明

我们在用神经网络求解PDE时，经常要用到输出值对输入变量（不是Weights和Biases）求导；在训练WGAN-GP时，也会用到网络对输入变量的求导。

·2021-05-12 12:20

WGAN-GP 代码（tensorflow）

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportosimportnumpyasnpfromscipyimportmisc,ndimage#读入本地的MNIST数据集，该函数为mnist专用mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data')batc

小葵花幼儿园园长·2021-04-06 19:02

wgan 不理解损失函数_关于WGAN-GP的理解

关于原始GAN的理解网上的野生博客漫天飞，从GAN到WGAN都还好，非常能起到导学的作用，但是到了WGAN-GP这篇paper了有点儿云遮雾绕，绕了一大圈还是要自己慢慢啃，在谷歌上搜了一下WGAN-GP

weixin_39707168·2020-12-21 02:35

推荐频道