图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术,这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度,具体应用例如智能手机的人脸解锁.内置的语音助手.这些技术的实现和发展都离不开神经网络,可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题,并不能够为机器带来自主创造的能力,例如让机器写出一篇流畅的新闻报道,生成一副美丽的风景画.但随着GAN的出现,这些都成为了可能. 什么是GAN? 生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks)是一种近年来大热的深度学习模型,…

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…

通过GAN生成式对抗网络,产生mnist数据 引入包,数据约定等 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import input_data #读取数据的一个工具文件,不影响理解 import tensorflow as tf # 获取数据 mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.train.images X = mnist.t…

生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型 GAN包括两个核心模块. 1.生成器模块 --generator 2.判别器模块--desciminator GAN通俗原理解释 为了通俗的解释GAN原理,可以类比为伪造货币的例子(这个比方纯粹为了解释) 现在有个伪造货币的任务. 你有一堆真实的货币,一个可以不断提高鉴别能力的鉴定货币真伪的设备,还有一个可以提高伪造能力的伪造货币的设备. 1.我们继续不断的强化鉴定设备的 鉴定能力,尽…

前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现. 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来,生成式对抗网络 GAN 广受关注,加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说,他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络,使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠,可以说,研究机器…

前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现. 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来,生成式对抗网络 GAN 广受关注,加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说,他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络,使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠,可以说,研究机器…

生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN),主要由两部分构成:生成模型G和判别模型D.训练GAN就是两种模型的对抗过程. 生成模型:利用任意噪音(random noise)来产生一个样本. 判别模型:判断一个样本是真实的(real),还是生成模型产生的(fake). 对抗过程 两种模型都不断提升自己.生成模型总是尽可能产生一个接近真实的样本.判别模型总是尽可能分辨出生成模型产生的样本.直到判别模型无法判断一个样本是真实的,还是生成模型产生的. 极小…

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, GAN概述 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和原始数据相似的实例,判断模型就是判断给定的实例是生成的还是真实的(真实实例来源于数据集,伪造实例来源于生成模型). 生成器试图欺骗判别器,判别器则努力不被生成器欺…

前面我们了解了 GAN 的原理,下面我们就来用 TensorFlow 搭建 GAN(严格说来是 DCGAN,如无特别说明,本系列文章所说的 GAN 均指 DCGAN),如前面所说,GAN 分为有约束条件的 GAN,和不加约束条件的GAN,我们先来搭建一个简单的 MNIST 数据集上加约束条件的 GAN. 首先下载数据:在  /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下建立文件夹 data/mnist,从 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/…

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_like(D))),由于我们判别器最后一层是 sigmoid ,所以可以看出来…