wgan

基于 TensorFlow 2 的 WGAN来生成表格数据、数值数据和序列数据。 WGAN生成对抗网络。代码仅供参考

WGAN生成对抗网络基于pythontensorflow2以下框架，环境应该如何自己配置？表格数据、数值数据，序列数据生成里面是一个标准函数的数据，读取自己数据需要自己改。

QQ67658008·2025-06-13 00:24

图解GAN：生成对抗网络的原理与代码实现

GAN：生成对抗网络的原理与代码实现摘要引言1.GAN基础原理与数学推导1.1博弈论视角1.2训练流程图1.3原始GAN代码实现（PyTorch）2.GAN经典变体解析2.1DCGAN：卷积化GAN2.2WGAN

layneyao·2025-05-29 08:49

遗传算法在Wigan上的代码实现人工智能 python

好的，我们可以使用遗传算法来优化WGAN的超参数，包括学习率、数据维度和\lambda（通常用于梯度惩罚项）。以下是一个基于Python的示例代码，使用了deap库来实现遗传算法。

zhangfeng1133·2025-05-10 12:15

WGAN+U-Net架构实现图像修复

简介简介：该论文提出了一种基于Wasserstein生成对抗网络（WGAN）的图像修复方法，使用U-Net生成器，通过对抗损失与内容损失联合训练，有效解决了传统方法对破损区域形状大小受限、修复痕迹明显的问题

这张生成的图像能检测吗·2025-05-07 15:54

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第41天：生成对抗网络进阶（三）

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划-第41天：生成对抗网络进阶（三）7.实现条件WGAN-GP#训练条件WGAN-GPdeftrain_conditional_wgan_gp():#用于记录损失

凡人的AI工具箱·2025-04-15 22:11

基于遗传算法的WGAN超参数优化实战

基于遗传算法的WGAN超参数优化实战0.前言1.编码WGAN2.编码实现小结系列链接0.前言我们已经学习了对卷积神经网络模型的超参数和架构进行编码的过程，在本节中，将对WGAN执行神经优化，为了探索更简洁的优化空间

盼小辉丶·2025-04-11 14:19

深度探索：机器学习中的WGAN-GP算法原理及其应用

目录1.引言与背景2.Wasserstein距离与WGAN定理3.WGAN-GP算法原理4.WGAN-GP算法实现5.WGAN-GP优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.

生瓜蛋子·2025-04-05 06:22

WGAN-GP 原理及实现（pytorch版）

WGAN-GP原理及实现一、WGAN-GP原理1.1WGAN-GP核心原理1.2WGAN-GP实现步骤1.3总结二、WGAN-GP实现2.1导包2.2数据加载和处理2.3构建生成器2.4构建判别器2.5

入梦风行·2025-04-05 05:48

WGAN对抗生成数据（matlab）代码

WGAN生成对抗网络，数据生成，样本生成程序。本程序适用于MATLAB2021b及更高版本。程序包内自带一份规模为464x9的数据，当前给出的是单次使用程序的价格。由于数据量不大，也可以承接调试工作。

九亿AI算法优化工作室&·2025-03-25 13:46

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

模型结构采用DCGAN的框架，原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目：StudyofPreventionofModeCollapsein

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复

对于生成器结构的损失采用MES损失，对于鉴别器的结构采用WGAN-GP的损失。鉴别器为双鉴别器结构，一个负责检验完整图像的真假，一个负责检验掩码部分图像的真假。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-18 23:16

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络

1.背景与问题生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。它包括两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两者通过对抗训练的方式，彼此不断改进，生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据，而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。虽然传统GAN在多个领域

池央·2025-01-25 07:52

基于WGAN-GP方法的时间序列信号生成（以轴承振动信号为例）

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

GAN训练中遇到的mode collapse（模式崩塌）

1.梯度/loss爆炸（NaN，Inf）这两天一直在训练自己的GAN模型，训练过程中鉴别器极其不稳定，训练的几个epoch之后经常出现NAN，在加入WGAN中的梯度惩罚和鉴别器的参数裁剪之后，模型似乎变得可以训练了

gyibo_·2024-01-29 12:35

论文翻译 SVSGAN: Singing Voice Separation Via Generative Adversarial Network

我在MKR-100上用SVSGAN时难以训练(以后换成wgan)。0.摘要从混合音频中分离出两种来源

夏HL·2024-01-27 15:04

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

深度生成模型之GAN优化目标设计与改进 -＞（个人学习记录笔记）

优化目标设计与改进原始GAN优化目标的问题1.JS散度度量问题2.梯度问题优化目标的设计与改进1.最小二乘损失GAN2.Energy-basedGAN(EBGAN)3.WassersteinGAN4.WGAN-GP5

slience_me·2024-01-02 17:28

【Image】超硬核数学推导——WGAN的先“破”后“立”

GAN的实现上一篇文章中我们说到了GAN的数学解释min⁡Gmax⁡DV(D,G)=Ex∼pdata(x)[log⁡D(x)]+Ez∼pz(z)[log⁡(1−D(G(z)))]=−log⁡4+2JSD(pdata∥pg)≥−log⁡4,where[pdata=pg]\min_{G}\max_{D}V(D,G)=\mathbb{E}_{x\simp_{\text{data}}(x)}[\logD(

Hellespontus·2024-01-01 17:57

比 WGAN 更好的 WGAN-GP

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。

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

Annual Mercury·2023-12-21 01:34

WGAN 优势小结

我在上一篇博文为什么GAN不好训练中，分析了原始GAN难以训练的原因，本篇博文将分析下WGAN的优势。

木水_·2023-12-16 08:18

GAN：WGAN-DIV

论文：https://arxiv.org/pdf/1712.01026.pdf代码：发表：2018摘要在计算机视觉的许多领域中，生成对抗性网络已经取得了巨大的成功，其中WGANs系列被认为是最先进的，主要是由于其理论贡献和竞争的定性表现。然而，通过Wasserstein-1度量（W-met）来近似k-Lipschitz约束是非常具有挑战性的。作者提出了一种新的Wasserstein散度（W-div

微风❤水墨·2023-12-06 05:07

GAN （Generative Adversarial Network，GAN）生成式对抗网络

importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")克隆仓库gitclonehttps://gitee.com/mindspore/models.gitcp-r~/CANN/models/research/cv/wgan

irrationality·2023-12-04 10:42

GAN：WGAN-GP-带有梯度惩罚的WGAN

论文：https://arxiv.org/pdf/1704.00028.pdf代码：GitHub-igul222/improved_wgan_training:Codeforreproducingexperimentsin"ImprovedTrainingofWassersteinGANs

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)

TipsforImprovingGANJSdivergenceisnotsuitable(JSdivergence衡量分布的问题)LeastSquareGAN(LSGAN)WassersteinGAN(WGAN

迷雾总会解·2023-11-30 20:31

GAN与WGAN

文章目录GAN判别网络生成网络训练GAN存在的问题训练稳定性模型坍塌改进方法：WGANWasserstein\text{Wasserstein}Wasserstein距离评价网络生成网络开源代码GAN生成对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)是2014年由Goodfellow提出的模型。在GAN中，有两个网络进行对抗训练，一个是判别网络，目标是判断一个样本是

做技术不可耻·2023-11-30 19:30

GAN：WGAN前作

WGAN前作：有原则的方法来训练GANs论文：https://arxiv.org/abs/1701.04862发表：ICLR2017本文是wgan三部曲的第一部。

微风❤水墨·2023-11-30 19:29

GAN：WGAN

论文：https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf发表：2017WGAN算法流程从GAN到WGAN的转变相比于原始GAN，WGAN只需要修改以下几点，就能使得训练更稳定，生成质量更高

微风❤水墨·2023-11-30 19:53

（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

【学习笔记】GAN前沿主题

最小-最大（Min-Max）GAN非饱和（Non-Saturating）GAN沃瑟斯坦（Wasserstein）GAN，即WGAN所有的生成模型最终来源于最大似然（maximumlikelihood），

Bosenya12·2023-11-30 09:05

生成式深度学习(第二版)-译文-第四章-生成对抗网络

了解WassersteinGAN(WGAN)架构如何解决上述问题。理解WGAN可以添加的额外改进，例如融合梯度惩罚(GradientPenalty,GP)项到损失函数。

Garry1248·2023-11-28 15:26

使用Pytorch从零开始构建WGAN

在本文中，我将介绍基于梯度惩罚的WGAN的概念。

Garry1248·2023-11-23 18:02

李宏毅机器学习|生成对抗网络Generative Adversarial Network (GAN)|学习笔记（2）|GAN理论介绍与WGAN

文章目录前言1OurObjective2TrainJSdivergenceisnotsuitableWGANWassersteindistance总结前言之前老早就听说了GAN，然后对这个方法还不是很了解，想在今后的论文中应用它。因此来学习下李宏毅讲的GAN,记个笔记。视频地址1OurObjective在Generator里面，我们的目标是由Generator产生的分布(叫做PGP_GPG)和真正

亨少德小迷弟·2023-11-19 09:30

机器学习笔记 - WGAN生成对抗网络概述和示例

一、简述WassersteinGAN或WGAN是一种生成对抗网络，它最小化地球移动器距离(EM)的近似值，而不是原始GAN公式中的Jensen-Shannon散度。

坐望云起·2023-11-10 08:23

开箱报告 : 小米65W GaN 充电器

更吸引我眼球的，是一同发布的65WGaN充电器（下文称其为GaN充电器）。然而我错过了2月23日的首轮抢购，直到2月28日第二轮抢购，我才成功购入。

淀粉月刊·2023-10-12 05:57

WGAN基本原理及Pytorch实现WGAN

目录1.WGAN产生背景（1）超参数敏感（2）模型崩塌2.WGAN主要解决的问题3.不同距离的度量方式（1）方式一（2）方式二（3）方式三（4）方式四4.WGAN原理（1）p和q分布下的距离计算（2）EM

Keep_Trying_Go·2023-10-09 23:44

[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

【知识链接】WGAN Transformer Vit Swin-Transformer Swin-Unet Res-Vit TransUNet MAE Bra ADDA

文章目录WassersteinganTransformerVITResvitResidualvisiontransformersformulti-modalmedicalimagesynthesis（TMI2022)TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentationMaskedAutoencodersAreScal

求求你来BUG行不行·2023-09-29 13:58

[PyTorch][chapter 55][WGAN]

前言：前面讲到GAN在训练生成器的时候，如果当前的Pr和Pg的分布不重叠场景下：JS散度为一个固定值，梯度为0，导致无法更新生成器GWGAN的全称是WassersteinGAN，它提出了用Wasserstein距离（也称EM距离）去取代JS距离，这样能更好的衡量两个分布之间的divergence。目录：GAN数据分布问题GANJS散度问题EM距离WGANWGAN-GP伪代码分析一GAN数据分布问题

明朝百晓生·2023-09-29 07:53

百面机器学习（13）生成式对抗网络

目录01初识GANs02WGAN：抓住低维的幽灵03DCGAN：当GANs遇上卷积05IRGAN：生成离散样本06SeqGAN：生成文本序列生成式对抗网络：GAN,GenerativeAdversarialNetworkGAN

有石为玉·2023-09-29 02:09

GAN笔记：利普希茨连续（Lipschitz continuity）

·1定义2在GAN中的应用2.1WGAN（WassersteinGAN）WGAN通过使用Wasserstein距离来度量生成数据和真实数据之间的差异，从而解决了原始GAN中的训练不稳

UQI-LIUWJ·2023-09-26 10:15

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

GAN和WGAN

1.GANGAN有两个模型，分别是生成模型和判别模型。这两个模型进行博弈，先保持生成模型不变，优化判别模型（判别是真实数据还是生成的数据），使得它能最大化区别真实和生成数据；保持判别模型不变，优化生成模型，使它能接近真实数据，让判别模型判别不出来。1）定义x是真实数据2）定义一个先验变量：（例如：在N(0,1)产生），生成模型G是一个以为参数的多层感知器。把z通过G映射到与x相同维度的空间。3）定

YPY_93a9·2023-09-10 15:05

NLP（3）--GAN

目录一、概述二、算法过程三、WGAN1、GAN的不足2、JS散度、KL散度、Wasserstein距离3、WGAN设计四、ModeCollapseandModeDropping1、ModeCollapse2

Struart_R·2023-09-09 05:59

generative-model [ From GAN to WGAN ]

目录Kullback–LeiblerandJensen–ShannonDivergenceGenerativeAdversarialNetwork(GAN)WhatistheoptimalvalueforD?Whatistheglobaloptimal?Whatdoesthelossfunctionrepresent?ProblemsinGANsHardtoachieveNashequilibri

一直在努力的小宁·2023-08-31 19:13

【DL】第 3 章：生成对抗网络（GAN）

使用Keras从头开始构建和训练深度卷积GAN(DCGAN)使用DCGAN生成新图像了解训练DCGAN时面临的一些常见问题了解WassersteinGAN(WGAN)架构如何解决这些问题了解可以对WGAN

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

数据生成 | MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成

数据生成|MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成目录数据生成|MATLAB实现WGAN生成对抗网络数据生成生成效果基本描述程序设计参考资料生成效果基本描述1.WGAN生成对抗网络，数据生成，样本生成程序

机器学习之心·2023-08-17 23:55

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