生成式对抗网络GAN与DCGAN

最新推荐文章于 2025-03-22 15:10:46 发布
最新推荐文章于 2025-03-22 15:10:46 发布
阅读量983 收藏 4
点赞数 1
分类专栏： tensorflow 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/zxcqlf/article/details/88844586
版权

1、GAN简介

GAN全称：Generative Adversarial Networks，生成对抗网络，作者Ian Goodfellow 发表于2014年的一篇论文：Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adversarial nets[C] // Advances in neural information processing systems. 2014: 2672-2680。传奇人物一般都有着一个传奇的经历，且往往都是在不知不觉中做出来了颠覆性的工作。Ian Goodfellow发明GAN自然也逃不过这一套路，据其本人亲自证实，他是在酒吧参加朋友的聚会，再讨论生成模型时想到的这个博弈网络架构，不得不说，大佬就是大佬，在酒吧玩乐讨论的都是学术，这也说明科研狗要多去酒吧溜达溜达找找灵感；当然了，脑子里能想到这个模型就已经不简单了，更厉害的是，这哥们儿晚上回去就开始动手编程实现，而且一晚上就搞定了而且调通了，足见编程能力的重要性啊。这也使得他成为了人工智能领域的顶级专家，GANs之父，总结一句话：太强了

<
最低0.47元/天 解锁文章
深度学习笔记——生成对抗网络GAN
haopinglianlian的博客
11-29 2614
本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。
GAN生成式对抗网络
qq_44935334的博客
09-10 628
生成式任务（生成、重建、超分辨率、风格迁移、补全、上采样等）
pytorch-generative-adversarial-networks：PyTorch中一个非常简单的生成式对抗网络（GAN）
02-04
PyTorch中的生成对抗网络（GAN） 介绍 有关相关博文，请参阅 。 跑步 通过键入以下代码来运行示例代码： ./gan_pytorch.py ...然后您将训练两个网络，以按偏移/缩放的高斯分布进行对抗。 “假”分发应在合理时间内匹配“真实”分发。
生成式对抗网络（GAN）
凌逆战的博客
09-26 4248
&#13;  　　生成对抗网络（GAN），是深度学习模型之一，2014年lan Goodfellow的开篇之作Generative Adversarial Network，&#13; GAN概述&#13; 　　GAN包括两个模型，一个是生成模型（generative model），一个是判别模型（discriminative model）。生成模型要做的事情就是生成看起来真的...
GAN（生成对抗网络）深度解析：一篇文章让你彻底搞懂神经网络算法！
最新发布
m0_63171455的博客
03-22 1606
本文将从三个方面，带您一文搞懂GAN的本质GAN架构一、生成器（Generator）功能：负责生成新的数据样本。结构：通常是一个深度神经网络，输入为低维向量（如随机噪声），输出为高维向量（如图片、文本或语音）。训练目标：生成尽可能真实的数据，以欺骗判别器。二、判别器（Discriminator）功能：负责区分输入的数据是真实数据还是由生成器生成的假数据。结构：同样是一个深度神经网络，输入为高维向量（如图片、文本或语音），输出为一个标量，表示输入数据的真实性概率。
生成式对抗网络（GAN
qq_55552561的博客
12-12 1633
GAN包含有两个模型，一个是生成模型，一个是判别模型。生成模型的任务是生成看起来自然真实的、和原始数据相似的实例。判别模型的任务是判断给定的实例看起来是自然真实的还是人为伪造的（真实实例来源于数据集，伪造实例来源于生成模型）。·结合整体模型图示，再以生成图片作为例子具体说明下面。我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。·Generator是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。
生成式对抗网络：GAN
qq_24772849的博客
04-14 520
生成式对抗网络：GAN 基本原理 令负责生成图像的深度网络为G(Generator,生成器) G的输入称为z，可以是指定的编码，也可以是随机噪声，例如100个高斯分布的随机数 G的输出G(z)是图像，例如64*64的彩色图像 用另一个深度网络D（Discriminatory，判别器），负责判别G生成的图像的真实性。 D的输入为x,是带判定的图像。 D的输出D(x)是对图像的真实度的判定，D(x)=1代表图像完全真实，D(x)=0代表图像完全虚假 G的目标是尽量生成D无法分辨真假的图像，及尽量让D(G
【机器学习】李宏毅——生成式对抗网络GAN
FavoriteStar的博客
09-17 2006
本文非常详细的介绍什么是生成式对抗网络GAN，以及GAN内部的实现原理，包括各种GAN的训练技巧和变形等等内容。
GAN！生成对抗网络GAN全维度介绍与实战
2401_85325519的博客
07-23 2907
本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。通过本文的理论解释和实际操作指南，读者能够掌握GAN的核心概念，理解其工作原理，学会设计和训练自己的GAN模型，并能够对结果进行有效的分析和评估。
最新《生成式对抗网络GAN进展》综述论文
12-26
生成式对抗网络（GAN）近年来一直是深度学习研究的热点话题。自从Ian Goodfellow在2014年首次提出这一概念以来，GAN在计算机视觉领域取得了显著进展。生成式对抗网络由两个神经网络构成：生成器（Generator）和判别...
生成对抗网络GAN
null的专栏
05-06 6453
1. 概述 生成对抗网络GAN（Generative adversarial nets）[1]是由Goodfellow等人于2014年提出的基于深度学习模型的生成框架，可用于多种生成任务。从名称也不难看出，在GAN中包括了两个部分，分别为”生成”和“对抗”，整两个部分也分别对应了两个网络，即生成网络（Generator）GGG和判别网络（Discriminator）DDD，为描述简单，以图像生成为例： 生成网络（Generator）GGG用于生成图片，其输入是一个随机的噪声z\boldsymbol{z}z
生成式对抗网络（GAN）系列
11-03
生成式对抗网络（GAN）系列，介绍主流生成式对抗网络算法及原理，包括：GANs、DCGAN、WGAN、LS-GAN等，以及一些有意思的应用。
8.GAN 和 DCGAN 网络生成图像
05-08
GAN 和 DCGAN 网络生成图像,采用python语言编写程序实现生成网络，并给出网络的具体训练代码
机器学习算法（二十八）：Gan （生成式对抗网络）
热门推荐
weixin_39910711的博客
03-20 1万+
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）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。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。一个优秀的GAN应用需要有...
深度学习之生成式对抗网络 GAN（Generative Adversarial Networks）
fenglepeng的博客
05-27 8557
一、GAN介绍 生成式对抗网络GAN（Generative Adversarial Networks）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。它源于2014年发表的论文：《Generative Adversarial Nets》，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf。 模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative model）和判别模型（Discriminative model）的相互博弈学习产生相当好的输出。原始
GAN 、DCGAN
m0_73650154的博客
05-30 1840
然后把输出向量变形成二维输出特征。
生成式对抗网络（GAN）（李宏毅2022）
linyuxi_loretta的博客
10-24 1537
我们。
GAN基本原理
VictorLee
08-01 3204
生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。本文主要分为三个部分： 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-) 一、GAN原理介绍说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfello
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称 GAN）
抟土成人祖，炼石补青天。眼中览银河，手可摘星辰。
09-09 1821
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称）是由Ian Goodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型架构，广泛用于图像生成、文本生成等生成任务。GAN由两个相互对抗的神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），它们彼此博弈，共同提高生成数据的质量。
全面解读生成式对抗网络：GAN的理论与实践
生成式对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow于2014年提出。其目的在于通过模型之间的相互竞争和学习来生成新的、高质量的数据。在GAN中，包含两个关键部分：生成...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值