wgan 第2页

GAN-QP

摘要我们知道在SGAN(原始GAN，StandardGAN)中有梯度弥散的风险，对其一个十分重要的改进是WGAN，在判别器中1-Lipschitzconstraint的帮助下使得梯度弥散现象得到解决，那到底有没有一种

Duffy_x·2023-02-02 04:40

零样本图像识别 | Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning简单论文笔记

创新：提出f-GAN、f-WGAN和f-CLSWGAN、将WGAN的loss和Classfication的loss结合去让generator生成的features更容易被鉴别出来。

熊仔仔zz·2023-01-30 18:31

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

基于深度对抗学习的智能模糊数据生成方法

爱喝奶茶的仙女·2023-01-13 16:39

tf2梯度计算为None的情况

今天搭建用tf2搭建WGAN网络，自己来写梯度函数，在使用tf.GradientTape()来求梯度时，发现求出结果为None。

正在吃饭的派大星·2023-01-12 21:32

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.

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

PyTorch - GAN与WGAN及其实战

givenfixedGWherewillGconverge,afteroptimalDGAN的实现导入包以及设置参数变量GeneratorDiscriminatordata_generator训练过程结果分析WGANGAN的缺点WGAN

Bro_Jun·2023-01-11 06:10

一文总结图像生成必备经典模型（一）

第1期：ProGAN、StyleGAN、StyleGAN2、StyleGAN3、VDVAE、NCP-VAE、StyleGAN-xl、DiffusionGAN第2期：WGAN、SAGAN、BIG-GAN、

Pengsen Ma·2023-01-10 18:19

wgan 不理解损失函数_GAN损失函数||WGAN

1.损失函数第一项主要是针对真实样本的，第二项是针对生成样本的损失。//判别器是尽可能地判别出是真实数据还是生成数据，我一直以为是尽可能判别不出呢。。。2.训练过程可以看到是先确定G，优化D，确定了优化D之后，再优化G，然后循环进行上面的过程。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

【PyTorch学习笔记】8.对抗生成网络

文章目录52.GAN简介53.画家的成长历程54.纳什均衡54.1纳什均衡-D54.2纳什均衡-G55.JS散度的弊端56.EM距离57.WGAN与WGAN-GP58.实战58.1GAN58.2WGAN

贪钱算法还我头发·2023-01-08 11:54

WGAN-gp模型——pytorch实现

论文传送门：https://arxiv.org/pdf/1704.00028.pdfWGAN存在的问题：在WGAN中，为使得判别器D(x)满足Lipschitz连续条件，从而对网络参数进行了[-c,c]

Peach_____·2023-01-08 11:23

WGAN模型——pytorch实现

论文传送门：https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf参考文章：令人拍案叫绝的WassersteinGAN-知乎WGAN的目的：解决GAN的梯度不稳定、多样性不足的问题。

Peach_____·2023-01-08 11:51

julia有 pytorch包吗_吐血整理：PyTorch项目代码与资源列表 | 资源下载

本文收集了大量基于PyTorch实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括AttentionBasedCNN、A3C、WGAN等等。

weixin_39631094·2023-01-08 10:29

【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

tf37：tensorflow中将模型的权重值限定范围

MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP我们在搭建模型的时候，受到一些收敛条件的限制，像wgan_loss需要讲权重设置在[-0.01,0.01

MachineLP·2022-12-28 21:50

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

生成对抗式网络 GAN及其衍生CGAN、DCGAN、WGAN、LSGAN、BEGAN等原理介绍、应用介绍及简单Tensorflow实现

生成式对抗网络（GAN，GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。学界大牛YannLecun曾说，令他最激动的深度学习进展就是生成式对抗网络。最近正好看了这方面的一些介绍和论文，并用Tensorflow实现了两个小例子，所以写了这篇文章来作个简单的小结。本文主要分为四个部分：1.原始的GAN原理介绍；2.GAN衍

StrongerTang·2022-12-25 19:38

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

学习笔记：Gan-DCGan-WGan-SuperResolutionGan发展生成对抗网络

https://www.cnblogs.com/frombeijingwithlove/更过模型可以查看GanZoo（IanGoodfellow）loss升级：DCGAN–>WGan–>Wgan-DP网络结构升级

AIchiNiurou·2022-12-22 08:09

GAN对抗生成网络学习笔记（四）GAN难以训练问题以及WGAN

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、GAN训练1.1训练不稳定1.2ModeCollapse二、WGAN2.1Wasserstein距离2.2WGAN三、代码实现前言本篇论文主要记录了对抗生成网络训练难的问题和解决方式

白衣西蜀梅子酒·2022-12-22 08:09

【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

[翻译+笔记]生成对抗网络: 从GAN到WGAN

最近读了一篇社会力模型的论文,里面用到了GAN,发现自己不是很懂.想翻译一下一个大神的博客,做一下笔记.并不是全文翻译,只翻译一部分.原文地址:fromGANtoWGAN1.K-L和J-S散度在介绍GAN之前,首先复习一下衡量两个概率分布相似度的两种指标.(1)K-L散度:KL散度衡量了某个概率分布ppp是取自(发散自,来自)另一个期望的(理论的)概率分布qqq的程度:DKL(p∣∣q)=∫xp(

wjpwjpwjp0831·2022-12-22 08:35

8月6日Pytorch笔记——GAN、WGAN

文章目录前言一、GAN1、GAN原理二、WGAN2、WassersteinDistance前言本文为8月6日Pytorch笔记，分为两个章节：GAN；WGAN。

Ashen_0nee·2022-12-22 08:35

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

GAN的训练技巧提升（WGAN、LSGAN、EBGAN、WGAN—GP算法）附代码

GAN的训练技巧提升（WGAN、LSGAN、EBGAN、WGAN—GP算法）附代码生成对抗网络的几个问题描述什么是信息熵？

康x呀·2022-12-16 09:02

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。

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

PyTorch项目代码与资源列表 | 资源下载

本文收集了大量基于PyTorch实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括AttentionBasedCNN、A3C、WGAN等等。

_gcy_·2022-12-16 04:34

Z609834342·2022-12-16 04:00

PyTorch对WGAN(Wasserstein生成对抗网络)的实现

生成对抗网络(GAN)的用途非常广泛，可以“无中生有”图片，人物动漫头像，去掉场景中的雨、黑白转彩色的图片与视频、视频预测、2D推导3D等等，对于Goodfellow的封神之作，大家有兴趣的可以阅读：GenerativeAdversarialNets作为开山之作，肯定也存在诸多问题，如下：1、纳什均衡一般很难达到，这就造成模型要设计的比较精巧了，生成器和辨别器要旗鼓相当才能很好的进行下去2、训练梯

寅恪光潜·2022-12-15 14:58

为什么使用交叉熵代替二次代价函数_交叉熵、相对熵（KL散度）、JS散度和Wasserstein距离（推土机距离）...

目录：信息量熵相对熵（KL散度）交叉熵JS散度推土机理论Wasserstein距离WGAN中对JS散度，KL散度和推土机距离的描述写在前面的总结：1、目前分类损失函数为何多用交叉熵，而不是KL散度。

weixin_39764379·2022-12-15 14:28

Wasserstein距离的直观解释

Wasserstein(EM)距离的易懂解释最近在学习Wgan相关知识时，看到wasserstein距离的相关数学概念，表示非常懵逼，结合着李宏毅教授的网课，觉得理解了一点，但是还是不透彻，于是乎重新拾起概率论课本

沛沛张·2022-12-15 14:27

一文详解Wassertein距离

PaperWeekly·2022-12-15 14:26

WGAN的代码实现

1.哔站视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1TU4y1H7Mz?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click2.github链接：https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-Tutori

地平线here·2022-12-13 13:07

基于Pytorch的WGAN源码

用pytorch写一个WGAN的代码需要先定义一个网络架构，然后定义生成器和判别器。

Dia651·2022-12-12 00:07

深度学习 | GAN，什么是生成对抗网络

文章目录GAN学习笔记前言1.GAN原理2.GAN实例3.DCGAN原理4.DCGAN实例5.WGAN原理GAN学习笔记前言2014年，arXiv上面刊载了一篇关于生成对抗网络的文章，名为《GenerativeAdversarialNets

JUST LOVE SMILE·2022-12-09 09:10

pytorch基础（十一）- 生成对抗网络

目录生成对抗网络原理纳什均衡JS散度的缺陷EM距离GAN实战WGAN实战生成对抗网络原理我们无法知道数据的真实分布是什么，如何用数学公式表达；实际训练时Discriminator和Generator的损失如下

sherryhwang·2022-12-04 02:32

GAN的一些经典网络的基本思想

主要包括：GAN，一些数学基本概念，cGAN，DCGAN，InfoGAN，ImprovedTechniquesforTrainingGANs，Pix2Pix，WGAN，ProgressivelyGrowin

小木木木木木mu·2022-12-03 03:52

动漫图片生成实战(GAN,WGAN)

动漫图片使用的是一组二次元动漫头像的数据集，共51223张图片，无标注信息，图片主体已裁剪、对齐并统一缩放到96×96大小。这里使用GAN来生成这些图片。一、数据集的加载以及预处理对于自定义的数据集，需要自行完成数据的加载和预处理工作，代码贴在后面，使用make_anime_dataset函数返回已经处理好的数据集对象。#获取数据路径img_path=glob.glob(r'E:\Tensorfl

风间琉璃•·2022-12-01 10:34

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