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wgan
关于
WGAN
的学习记录
关于
WGAN
总共有3篇文章:-paper1:TowardsPrincipledMethodsforTrainingGenerativeAdversarialNetworks-paper2:WassersteinGAN-paper3
雪俏
·
2022-02-06 08:45
Python人工智能学习PyTorch实现
WGAN
示例详解
但由于在GAN中,使用的JS散度去计算损失值,很容易导致梯度弥散的情况,从而无法进行梯度下降更新参数,于是在
WGAN
中,引入了WassersteinDistance,使得训练变得稳定。本文
·
2021-11-11 13:09
[Python人工智能] 三十.Keras深度学习构建CNN识别阿拉伯手写文字图像
前一篇文章分享了生成对抗网络GAN的基础知识,包括什么是GAN、常用算法(CGAN、DCGAN、infoGAN、
WGAN
)、发展历程、预备知识,并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案例。
Eastmount
·
2021-07-12 14:39
Python人工智能
卷积神经网络
深度学习
CNN
阿拉伯文字
WGANs-GP
WGAN
有时仍能生成不良样本或者无法收敛的原因是因为使用权重裁剪对评论家施加了Lipschitz约束,本文提出了一种削减权重的替代方法,能够有效地解决上述问题。
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
深度学习
#
tensorflow
深度学习-GAN
深度学习
python
人工智能
tensorflow
GAN
WGAN
解读(一)
WGAN
全称WassersteinGAN,重点以及和DCGAN的不同之处在于Wasserstein,Wasserstein是个啥呢?
Legolas~
·
2021-05-13 21:13
模式识别
深度学习
深度学习
计算机视觉
WGAN
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
[论文阅读] (07) RAID2020 Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous GCN
前一篇文章分享了生成对抗网络GAN的基础知识,包括什么是GAN、常用算法(CGAN、DCGAN、infoGAN、
WGAN
)、发展历程、预备知识,并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生
Eastmount
·
2021-04-30 19:37
娜璋带你读论文
网络安全
GCN
威胁情报
IOC
RAID
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
GAN
tensorflow
深度学习
机器学习
deep
learning
GAN
[Python人工智能] 二十九.什么是生成对抗网络GAN?基础原理和代码普及(1)
这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识,包括什么是GAN、常用算法(CGAN、DCGAN、infoGAN、
WGAN
)、发展历程、预备知识,并通过Keras搭建最简答的手写数
Eastmount
·
2021-03-30 20:29
GAN
生成对抗网络
入门普及
深度学习
Keras
Pytorch实现
WGAN
用于动漫头像生成
WGAN
与GAN的不同去除sigmoid使用具有动量的优化方法,比如使用RMSProp要对Discriminator的权重做修整限制以确保lipschitz连续约
WGAN
实战卷积生成动漫头像importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader
·
2021-03-09 22:30
Wassertein距离详解
引言
WGAN
的横空出世引出了一个更好度量两个概率分布差异的指标即Wassertein距离(或叫做推土机距离),它主要优势就在于该距离具有连续性的特质。
鬼道2021
·
2021-03-06 16:05
AI
人工智能
深度学习
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
wgan
不理解
损失函数
GAN训练技巧汇总
WGAN
和
WGAN
-GPWGAN论文将GAN原文用来度量两个分布之间差异的JSdivergence改为了Wasserste
·
2020-10-05 21:00
生成模型--损失函数改进之
WGAN
系列
WGAN
系列 1)
WGAN
就是在GAN的基础上改进的比较成功的一种。
WGAN
利用Wasserstein距离代替JS距离,从而避免了一定的梯度消失问题,这也为很多GAN模型的扩展提供了指导。
whitenightwu
·
2020-09-11 23:28
生成模型(VAE
GAN
GLOW)
GAN及其变体C_GAN,infoGAN,AC_GAN,DC_GAN(一)
当时害怕篇幅过大,拆分两部分编写,下一篇文章见:GAN及其变体DCGAN,CGAN,infoGAN,BiGAN,ACGAN,
WGAN
,DualGAN(二)在介绍GAN之前,我们先了解一些什么是生成模型(
陶将
·
2020-09-11 23:29
机器学习
深度学习
GAN
机器学习和深度学习之旅
GAN的训练心得技巧(汇总)
训练
WGAN
的时候,有几个方面可以调参:a.调节Generatorloss中GANloss的权重。Gloss和Ganloss在一个尺度上或者Gloss比Ganloss大一个尺度。
qxq_sunshine
·
2020-09-11 22:39
深度学习理解篇
各种GAN原理总结及对比
转:https://blog.csdn.net/Gavinmiaoc/article/details/79947877最近试着玩了多种GAN,今天我们主要总结下常用的GAN包括DCGAN,
WGAN
,
WGAN
-GP
zhuimengshaonian66
·
2020-09-11 21:01
深度学习
生成模型--GAN的损失函数改进
WGAN
、LSGAN、
WGAN
-GP都是在GAN的损失函数上采取改进,将衡量真实和生成样本的分布的JS距离换为更加优越的衡量标准。
whitenightwu
·
2020-09-11 21:44
生成模型(VAE
GAN
GLOW)
GAN的Loss为什么降不下去
不过,对于没有一个很好的评价是否收敛指标的问题,也有许多学者做了一些研究,后文提及的
WGAN
就提出了一种新的Loss设计方式,较好的解决了难以判断收敛性的问题。
贾世林jiahsilin
·
2020-09-11 21:17
深度学习500问
GAN的系列经典模型讲解
文章目录概述一、CGAN1、基本思想2、模型简介3、应用二、DCGAN1、基本思想2、模型简介三、
WGAN
1、模型解析2、模型优点四、LSGAN1、基本思想2、模型解析概述自从Goodfellow2014
陈小虾
·
2020-09-11 21:13
机器学习
深度学习
计算机视觉
GAN
生成对抗网络
迁移学习
深度学习
GAN原理总结以及对比
本文对GAN原理介绍,以及与其他几种改进的GAN,主要介绍两种改进GAN(为什么只有两种呢,因为最近只详细的看了这两个,来做点笔记(错了就帮忙指出一哈----我是一个小白))目录一、GAN二、
WGAN
-GP
大丁锅
·
2020-09-11 21:54
神经网络
GAN
WGAN-GP
SRGAN
使用’推土距离‘构建强悍的
WGAN
读者读到此处时或许会有一个感触,网络训练的目的是让网络在接收输入数据后,它输出的结果在给定衡量标准上变得越来越好,由此“衡量标准”设计的好坏对网络训练最终结果产生至关重要的作用。回想上一节,当我们把N张数据图片输入到网络后,网络会输出一个含有N个分量的向量,接着我们先构造一个含有N个1的向量,然后判断网络得出的向量与构造的含有N个1的向量是否足够“接近”。算法判断两个向量是否接近的标准是“交叉熵”
望月从良
·
2020-08-23 19:30
不要怂,就是GAN (生成式对抗网络) (六):Wasserstein GAN(
WGAN
) TensorFlow 代码...
先来梳理一下我们之前所写的代码,原始的生成对抗网络,所要优化的目标函数为:此目标函数可以分为两部分来看:①固定生成器G,优化判别器D,则上式可以写成如下形式:可以转化为最小化形式:我们编写的代码中,d_loss_real=tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logits,labels=tf.ones_lik
weixin_30765505
·
2020-08-22 14:32
一文读懂对抗生成网络的3种模型
edges2cats,可以为简笔画涂色前言在GAN系列课程中分别讲解了对抗生成网络的三种模型,从Goodfellow最初提出的原始的对抗生成网络,到改进型的DCGAN,再到解决了原始GAN存在问题,从而生成效果更好的
WGAN
喜欢打酱油的老鸟
·
2020-08-21 11:30
人工智能
交叉熵、相对熵(KL散度)、JS散度和Wasserstein距离(推土机距离)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/74075915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
Nine-days
·
2020-08-21 10:45
算法
机器学习
深度学习
基于Minist数据集实现
WGAN
前置:minimize讲解#coding=utf-8fromscipy.optimizeimportminimizeimportnumpyasnp#demo1#计算1/x+x的最小值deffun(args):a=argsv=lambdax:a/x[0]+x[0]returnvif__name__=="__main__":args=(1)#ax0=np.asarray((2))#初始猜测值res=m
Major_s
·
2020-08-19 03:14
BEGAN(Boundary Equilibrium GenerativeAdversarial Networks)-pyTorch实现
前言近期对GAN做了些了解,目前GAN除了DCGAN,还有
WGAN
,
WGAN
-GP,LSGAN,EBGAN,BEGAN这些,简单了解了下,大多数涉及到数学的,我都没看懂,
WGAN
从很理论的角度提出了一些改进
闹中取静思
·
2020-08-17 16:37
深度学习
GAN
图像生成
深度有趣 | 17 CGAN和ACGAN
简介介绍CGAN和ACGAN的原理,通过引入额外的Condition来控制生成的图片,并在DCGAN和
WGAN
的基础上进行实现CGAN原理样本x可以包含一些属性,或者说条件,记作y例如MNIST中每张图片对应的数字可以是
weixin_34273046
·
2020-08-17 16:02
深度学习 基于
WGAN
解决GAN网络训练时的梯度消失和梯度爆炸问题
GAN网络结构首先将样本图片传入到判别器中进行处理,不断的优化判别器,使所得到的概率为1其次,将随机语义值传入到生成器中得到一个假的图片样本数据,将假的样本数据输入到判别器中进行处理,不断的优化判别器,使所得到的的概率为0(这个部分主要是训练判别器)最后,重复上诉步骤,不断的优化生成器,从而达到对抗的效果当生成器和判别器的优化达到动态的平衡(也就是纳什均衡)所得到的图片就是我们想要图片的最好的效果
繁华落尽、时光静好
·
2020-08-17 14:43
深度学习
直观理解
WGAN
为什么好训练
转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/53260242最关键的地方其实是D(X),即对整个H*W*C这个高维空间的评分系统,好不好训,最关键的地方其实是D(X)的打分是否是从G(X)(生成分布)的支撑集的低分逐渐升高到R(X)(真实分布)的支撑集处的高分,从而使得G(X)这个生成分布可以顺着D(X)的梯度不断靠近真实分布R(X)。以往的损失函数在固定G后train出来的D
xiaoxifei
·
2020-08-16 22:32
深度学习
生成对抗网络训练
WGAN
WGAN
、
WGAN
-GP、BigGAN
一、
WGAN
概述
WGAN
论文地址:https://arxiv.org/abs/1701.07875在这篇论文中,作者研究了不同的测量方法,来描述模型生成样本和证实样本之间分布差距,或者说,不同的散度定义
yfy1127yfy
·
2020-08-16 17:11
理论基础
论文笔记
图像生成
DCGAN、
WGAN
、
WGAN
-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比
文章目录1.DCGAN2.
WGAN
3.
WGAN
-GP(improvedwgan)4.LSGAN5.BEGAN:(不是EBGAN)对比细节:转自https://blog.csdn.net/qq_25737169
Nani_xiao
·
2020-08-16 17:52
论文阅读笔记
WGAN
:优化不完美的GAN
引言前不久做了初代GAN的实验,感受到了生成模型的强大,最近在看GAN的的变体
WGAN
感觉到了数学的强大,仅仅在原始的GAN上稍作修改就能达到不一样的效果,真实的感受到了数学是的魅力,本次也是接着李宏毅老师的课件对
张先生-您好
·
2020-08-16 16:31
GAN
WGAN
(Wasserstein GAN)
WGAN
(WassersteinGAN)
WGAN
(WassersteinGAN)
WGAN
(WassersteinGAN)https://arxiv.org/abs/1701.07875https://zhuanlan.zhihu.com
Major_s
·
2020-08-16 01:42
走进生成对抗式网络(GAN)摘记
其中一个发表比较的多的就是Facebook的SoumithChintala,他参与发表了DCGAN、LPGAN、
WGAN
以及SSG
sunbaigui
·
2020-08-08 21:19
deep
learning
深度
学习论文与相关应用
ICCV2019 Kernel Modeling Super-Resolution on Real Low-Resolution Images
利用
WGAN
-GP以1中生成的模糊核作为训练样本训练,扩充模糊核。利用1和2种生成的模糊核,模糊真实图像生成超分网络的训练数据集。
我真不会写代码
·
2020-08-08 11:59
深度学习
图像超分
python
GAN、CGAN、DCGAN、Cycle GAN、SAGAN、
WGAN
、StarGAN
GAN:值函数(评价函数,非损失函数):x表示真实图片,z表示输入噪声,x~Pdata(x)与x~Pz(z)表示满足各自的分布律。理想状态下,D(G(Z))=0.5更新方式:交替训练G(Generator)和D(Discriminator),D加梯度,G减梯度简单讲一下上面两个公式,m指样本个数,从评价函数出发:第一个公式,更新的是D的w()第二个公式,更新的是G的w()CGAN条件对抗生成网络:
北落师门XY
·
2020-08-07 21:59
ML
DL
详解 pytorch 中的 autograd.grad() 函数
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。
waitingwinter
·
2020-08-04 03:53
python
python
GAN论文研读(四)-----Cycle GAN 与 Star GAN
1.CycleGAN与图像风格转换
WGAN
后,GAN生成图像不稳定的问题已基本解决,剩余的缺点以难以盖过它的优点。
会飞的烤鸭1995
·
2020-07-30 20:23
深度学习
Pytorch中torch.nn.DataParallel负载均衡问题
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()(DDP)方法,但是在一些特殊的情况下这样的方法就使用不了了,特别是在进行与GAN相关的训练的时候,假如使用的损失函数是
WGAN
-GP
m_buddy
·
2020-07-29 10:31
[3]
Python相关
WGAN
-GP代码修改
项目地址:https://github.com/igul222/improved_
wgan
_training用的是gan_64x64.py。
LIN Chaojian
·
2020-07-28 21:27
GAN
WGAN
-GP应用于一维时序信号
前言近年来生成对抗网络在各大顶会上大放异彩,但是大多研究集中在图像方面,衍生出一系列DCGAN、
WGAN
等等模型,最近我在关于手语识别的研究中遇到数据量及数据种类过少的问题,故想到使用GAN来生成手语数据
学舞银
·
2020-07-28 21:09
SRGAN With
WGAN
:让超分辨率算法训练更稳定 | 附开源代码
作者丨胡智豪单位|棒谷网络科技图像工程师经历丨实现过电商大规模以图搜图、超分辨率等项目写在前面此文挖坑了很久,项目本在7个月前已经结束,但一直没心思把代码整理出来,后来发现有相同思路的团队把它写成论文占坑了,也就更没动力写了。昨晚发现我的Github项目竟然有星星,感受到了莫大的支持,忽然燃起了写文章的动力,于是就有了现在这篇。SRGANSRGAN,2017年CVPR中备受瞩目的超分辨率论文,把超
PaperWeekly
·
2020-07-27 19:04
闪极 GaN 100W 四口快充头,让「一充多用」一步到位
è觧§é¨è·±¨èè°è¤è±§¤èèèèShargeé§100
WGaN
¤éè§éééè100WC3A±¨è·¨è°50W+30W+30W°±110Wèè褧¤°é±¨è°é§èèè觷é65W
数字尾巴
·
2020-07-21 00:00
MLDS18:GAN相关课程学习笔记和代码
2018/05/11)笔记UnsupervisedConditionalGAN(2018/05/18)笔记Theory(2018/05/11)笔记GeneralFramework(2018/05/11)笔记
WGAN
Saul Zhang
·
2020-07-16 06:19
深度学习笔记
时下火热的
wGAN
将变革深度学习?这得从源头讲起
随着柯洁与AlphaGo结束以后,大家是不是对人工智能的底层奥秘越来越有兴趣?深度学习已经在图像分类、检测等诸多领域取得了突破性的成绩。但是它也存在一些问题。首先,它与传统的机器学习方法一样,通常假设训练数据与测试数据服从同样的分布,或者是在训练数据上的预测结果与在测试数据上的预测结果服从同样的分布,而实际上这两者存在一定的偏差。另一个问题是深度学习的模型(比如卷积神经网络)有时候并不能很好地学到
AI科技大本营
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2020-07-15 14:36
无中生有炼丹术,生成逼真卡通人脸——DCGAN(对抗生成网络)实战
随后各种各样的GAN算法以指数级增长的方式涌现出来,比如
WGAN
(
王同学死磕技术
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2020-07-14 01:19
深度学习--生成式对抗网络--DCGAN/
WGAN
/
WGAN
-GP/LSGAN/BEGAN算法理论
目录一生成式对抗网络基础1生成式对抗网络的概念1)网络属于无监督学习2)网络中判别器D与生成器G的相互博弈,其纳什均衡为D(G(Z))=0.53)网络的训练阶段分为两个阶段2生成式对抗网络的优缺点1)优点2)缺点3生成式对抗网络的损失函数1)判别器D损失函数(使用交叉熵损失函数)2)生成器G损失函数(使用交叉熵损失函数)3)将判别器D和生成器G损失函数结合(极大极小算法:一方优势最大,另一方优势最
我是疯子喽
·
2020-07-13 19:10
WGAN
-GP:进阶的
WGAN
前言从GAN到
WGAN
,我们通过使用新的距离(推土机距离)来衡量PgP_gPg和PrP_rPr的到底有多接近,并且使用了权重裁剪来使得我们的生成器满足约束,但是作者也在论文中提到了这是一种暴力的手段,在现实的实验过程中
张先生-您好
·
2020-07-13 19:39
GAN
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