GAN基础

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Generative Adversarial Networks GAN框架 GAN框架是有两个对象(discriminator,generator)的对抗游戏.generator是一个生成器,generator产生来自和训练样本一样的分布的样本.discriminator是一个判别器,判别是真实数据还是generator产生的伪造数据.discriminator使用传统的监督学习技术进行训练,将输入分成两类(真实的或者伪造的).generator训练的目标就是欺骗判别器. 游戏中的两个参…

常见GAN的应用

深入浅出 GAN·原理篇文字版(完整)|干货 from:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1568663805038898&wfr=spider&for=pc 百家号17-05-2902:02 导语这次的内容主要是想梳理 GAN 从 NIPS 2014 被提出,到 2017年5月,都有哪些重要的从原理和方法上的重要研究.一共覆盖了25篇重要论文(论文列表见本文最下方). 引言:GAN的惊艳应用首先来看看 GAN 现在能做到哪些惊艳的事呢? GAN 可以被用…

GAN Generative Adversarial Network 生成式对抗网络-相关内容

参考: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1568663805038898&wfr=spider&for=pc Generative Adversarial Network GAN基础和优点这些惊艳的工作基本都是2016年8月甚至10月以后的,也就是 GAN 被提出两年后.这是因为,虽然 GAN 有非常吸引人的性质,想要训练好它并不容易.经过两年的摸索.思考与尝试,才有了如今的积累和突破. 那么这个非常吸引人的 GAN 是什么样呢.其实 GAN 最初让人“…

GAN生成式对抗网络（四）——SRGAN超高分辨率图片重构

论文pdf 地址:https://arxiv.org/pdf/1609.04802v1.pdf 我的实际效果清晰度距离我的期待有距离. 颜色上面存在差距. 解决想法增加一个颜色判别器.将颜色值反馈给生成器 srgan论文是建立在gan基础上的,利用gan生成式对抗网络,将图片重构为高清分辨率的图片. github上有开源的srgan项目.由于开源者,开发时考虑的问题更丰富,技巧更为高明,导致其代码都比较难以阅读和理解. 在为了充分理解这个论文.这里结合论文,开源代码,和自己的理解重新写了个s…

基础Gan代码解析

initializer总结: #f.constant_initializer(value) 将变量初始化为给定的常量,初始化一切所提供的值. #tf.random_normal_initializer(mean,stddev) 功能是将变量初始化为满足正态分布的随机值,主要参数(正太分布的均值和标准差),用所给的均值和标准差初始化均匀分布. #tf.truncated_normal_initializer(mean,stddev,seed,dtype) mean:用于指定均值: stddev用于…

用GAN生成二维样本的小例子

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27343585 本文完整代码地址:Generative Adversarial Networks (GANs) with 2D Samples 50行GAN代码的问题 Dev Nag写的50行代码的GAN,大概是网上流传最广的,关于GAN最简单的小例子.这是一份用一维均匀样本作为特征空间(latent space)样本,经过生成网络变换后,生成高斯分布样本的代码.结构非常清晰,却有一个奇怪的问题,就是判别器(Disc…

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提高驾驶技术：用GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和衣服

编程语言的基础——搞定JavaIO

从一篇ICLR'2017被拒论文谈起：行走在GAN的Latent Space

GAN︱GAN 在 NLP 中的尝试、困境、经验