我实现GAN网络结构比较复杂: 通过建立两个一模一样的网络,他们相对应的层共享权重,一个网络用来跟新D model另一个网络用来更新G model 更新G model的网络,D部分只进行梯度传递,不进行参数跟新. 更新D model的网络,G部分直接不进行backward 源码连接: https://github.com/longriyao/caffe_GAN…

一.效果与架构 PPGN 整合了对抗训练.cnn特征匹配.降噪自编码.Langevin采样:在NIPS2016得到了Ian Goodfellow的介绍. PPGN生成的图像同类差异化大,可根据指定生成不同类别的图像.多类化,生成的图像清楚分辨率高. PPGN可使用imagenet1000类分类网络生成特定类别的图像. 效果: 架构图: 详细解读:zdx3578(微信公众号) 二.案例 所需环境:caffe/python/GPU可以加速 确保你是在./caffe/python下运行settings…

//   首先将caffe的根目录作为当前目录,然后加载caffe程序自带的小猫图片,并显示. 图片大小为360x480,三通道 In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import caffe caffe_root='/home/xxx/caffe/' import os,sys os.chdir(caffe_root) sys.path.insert(0,caffe_root+…

https://www.zhihu.com/question/57668112/answer/155367561 Lyken 愿以有涯随无涯 收录于 编辑推荐知乎圆桌 · 296 人赞同了该回答 资历不深,入坑一年的我仅从个人角度谈谈理解,希望能抛砖引玉. GAN对于人工智能的意义,可以从它名字的三部分说起:Generative Adversarial Networks.为了方便讲述,也缅怀过去两周在某论坛上水掉的时间,我先从Networks讲起. Networks:(深度)神经网络 自从12年…

GAN 这个领域发展太快,日新月异,各种 GAN 层出不穷,前几天看到一篇关于 Wasserstein GAN 的文章,讲的很好,在此把它分享出来一起学习:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913.相比 Wasserstein GAN ,我们的 DCGAN 好像低了一个档次,但是我们伟大的教育家鲁迅先生说过:“合抱之木,生于毫末:九层之台,起于累土:千里之行,始于足下”,(依稀记得那大概是我 7 - 8 岁的时候,鲁迅先生依偎在我身旁,带着和蔼可亲切的口吻对我说…

近期集中学习了GAN,下面记录一下调研的结果,和学习的心得,疏漏的地方,敬请指正. 本文将分为几个部分进行介绍,首先是GAN的由来,其次是GAN的发展,最后是GAN的应用. 先把最近收集的资料列举一下吧. 其中首推知乎的一位博士生,讲解的深入浅出,将来也是出好产品的科研人啊.令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 自己顺着思路推导了一下GAN和WGAN的公式,能搞这些东西的人都是牛人啊.GAN的发展过程,就是loss不断改进的过程! 跑了一下Wgan的代码,是基于pytorch的,我跑的是…

这个是在去年微博里面非常流行的,在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer 比如这是梵高的画 这是你自己的照片 然后你想生成这样 怎么实现呢在基于windows的caffe上,其实这个很简单. 1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来,另外主要这个代码基于pycaffe的,需要将pycaffe编译好. 最好是在电脑上装一个python progressbar包 ,具体操…

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac…

小喵的唠叨话:前一篇博客,我们做完了L-Softmax的准备工作.而这一章,我们开始进行前馈的研究. 小喵博客: http://miaoerduo.com 博客原文:  http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的large-margin-softmax-loss的实现(中).html 四.前馈 还记得上一篇博客,小喵给出的三个公式吗?不记得也没关系. 这次,我们要一点一点的通过代码来实现这些公式.小喵主要是GPU上实现前后馈的代码,因为这个层只…

小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了2个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID2的方法之后,取得了很不错的结果.这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L-Softmax,据说单model在LFW上能达到98.71%的等错误率.更重要的是,小喵觉得这个方法和DeepID2并不冲突,如果二者可以互补,或许单model达到99%+将不是梦想. 再次推销一下~ 小喵的博客网址是: http://www.miaoerduo.com 博客原文:  http://…