​GAN应用集中在图像生成,NLP.Robt Learning也有拓展.类似于NLP中的Actor-Critic. https://arxiv.org/pdf/1610.01945.pdf . Generative Adversarial Nets.构建两个网络,一个G生成网络,一个D区分网络.训练,G网络loss log(1-D(G(z))),D网络loss -(log(D(x))+log(1-D(G(z))),不是Cross Entropy.数据输入,G网络输入noise.D输入混合G输出数…

Scipy 高端科学计算:http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4437868.html import os #引用操作系统函数文件 import scipy.misc #引用scipy包misc模块 图像形式存取数组 import numpy as np #引用numpy包 矩阵计算 from model import DCGAN #引用model文件DCGAN类 from utils import pp, visualize, to_json,…

DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络).是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据生成,深度卷积GAN之图像生成,GAN tutorial等.这里不再赘述. 一. DCGA…

之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理.本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果.本次的代码来自github开源代码DCGAN-tensorflow,感谢carpedm20的贡献! 1. 代码结构 代码结构如下图1所示: 图1 代码结构 我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py.其实看文件名字就大概可以猜出各个文件的作用了. download.py主要下载数据集到本地,这里我们需要下载三个数据集:M…

一.前述 DCGAN就是Deep Concolutions应用到GAN上,但是和传统的卷积应用还有一些区别,最大的区别就是没有池化层.本文将详细分析卷积在GAN上的应用. 二.具体 1.DCGAN和传统GAN区别 1.将pooling层convolutions替代(对于判别模型:容许网络学习自己的空间下采样 ,因为没有池化层,所以让判别网络自习学习.对于生成模型:容许它学习自己的空间上采样,即改变原先卷积策略,通过图片提取特征,而生成模型通过特征生成图片.)    2.在generator和di…

1. GAN简介 最近几年,深度神经网络在图像识别.语音识别以及自然语言处理方面的应用有了爆炸式的增长,并且都达到了极高的准确率,某些方面甚至超过了人类的表现.然而人类的能力远超出图像识别和语音识别的任务,像很多需要创造力的任务却是机器很难做到的.但是GAN使得机器解决这些任务成为可能. 深度学习的领军人物Yann LeCun曾经说过: 生成对抗网络(GAN)及其变种已经成为最近10年以来机器学习领域最重要的思想. 为了能更好的了解GAN,做一个比喻,想象一下制作伪钞的犯罪嫌疑人和警察这个现实中…

参考地址:https://blog.csdn.net/miracle_ma/article/details/78305991 使用DCGAN(deep convolutional GAN):深度卷积GAN 网络结构如下: 代码分成四个文件: 读入文件                                          read_data.py 配置线性层,卷积层,反卷积层     ops.py 构建生成器和判别器模型                model.py 训练模型   …

环境是你要安装Keras和Tensorflow 先来个network.py,里面定义了生成器网络和鉴别器网络: # -*- coding: UTF-8 -*- """ DCGAN 深层卷积的生成对抗网络 """ import tensorflow as tf # Hyper parameter(超参数) EPOCHS = 100 BATCH_SIZE = 128 LEARNING_RATE = 0.0002 BETA_1 = 0.5 # 定义判别…

Ian J. Goodfellow 论文:https://arxiv.org/abs/1406.2661 两个网络:G(Generator),生成网络,接收随机噪声Z,通过噪声生成样本,G(z).D(Dicriminator),判别网络,判别样本是否真实,输入样本x,输出D(x)代表x真实概率,如果1,100%真实样本,如果0,代表不可能是真实样本. 训练过程,生成网络G尽量生成真实样本欺骗判别网络D,判别网络D尽量把G生成样本和真实样本分别开.理想状态下,G生成样本G(z),使D难以判断真假,…

最近学习了生成对抗网络(GAN),基于几个经典GAN网络结构做了些小实验,包括dcgan,wgan,wgan-gp.坦率的说,wgan,wgan-gp论文的原理还是有点小复杂,我也没有完全看明白,因此在此就不详细介绍了,如果感兴趣可以阅读参考部分的论文,本篇博客主要着重于记录如何利用tensorflow实现这几种网络的训练.预测.下面先简单介绍下GAN的原理和个人理解,以及dcgan,wgan,wgan-gp的改进,最后给出代码. 1.GAN原理和个人理解 Generative Adversar…

引自:GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo 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 :-) GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversaria…

DCGAN.WGAN.WGAN-GP.LSGAN.BEGAN原理总结及对比 from:https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788 GAN系列学习(2)——前生今世 本文已投稿至微信公众号--机器学习算法工程师,欢迎关注 1 2 本文是GAN系列学习–前世今生第二篇,在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分,在此篇文章中,主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN的详细原理介绍以及他们…

- Alec Radford, ICLR2016 原文:https://arxiv.org/abs/1511.06434 论文翻译:https://www.cnblogs.com/lyrichu/p/9054704.html 代码实现:https://github.com/sunshineatnoon/Paper-Implementations/blob/master/dcgan/dcgan.py ABSTRACT CNN在监督学习上有着很多的成就,但是在非监督学习上却没有大的进展. 作者将CN…

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器. Deep? 生成模型GAN就是一种在拟合一张图像数组分布的一种模型,是概率统计结合深度学习之后的一次升级. GAN是概率统计到深度学习世界"秀"存在 生成模型分为两个部分:生成模型+判别模型.生成模型学习联合概率分布p(x…

[前言]      本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(Generative Models)中生成对抗网络(Generative Adversarial Network)的研究与发展.作者按照GAN主干论文.GAN应用性论文.GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络. 本文涉及的论文有: Goodfellow Ian, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adver…

上一节我们提到G和D由多层感知机定义.深度学习中对图像处理应用最好的模型是CNN,那么如何把CNN与GAN结合?DCGAN是这方面最好的尝试之一.源码:https://github.com/Newmu/dcgan_code .DCGAN论文作者用theano实现的,他还放上了其他人实现的版本,本文主要讨论tensorflow版本.  TensorFlow版本的源码:https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow DCGAN把上述的G和D换成了两个卷积神…

训练方法DCGAN 的训练方法跟GAN 是一样的,分为以下三步: (1)for k steps:训练D 让式子[logD(x) + log(1 - D(G(z)) (G keeps still)]的值达到最大 (2)保持D 不变,训练G 使式子[logD(G(z))]的值达到最大 (3)重复step(1)和step(2)直到G 与D 达到纳什均衡 Alec Radford等人于2016年初提出DCGAN以改善GAN的可训练性.他们认为传统GAN之所以不稳定,一个原因便是判别器D搭载的是初级的多层…

目录 1.基本介绍 2.模型 3.优缺点/其他 参考 1.基本介绍 DCGAN是生成对抗网络GAN中一种常见的模型结构.其中的生成器和判别器都是神经网络模型. GAN是一种生成式对抗网络,即通过对抗的方式,去学习数据分布的生成式模型.所谓的对抗,指的是生成网络和判别网络的互相对抗.生成网络尽可能生成逼真样本,判别网络则尽可能去判别该样本是真实样本,还是生成的假样本. 优化目标函数为:\[min_{G} max_{D} V(D,G) = min_{G} max_{D} E_{x~P_{data}(…

1.知识点 """ DCGAN:相比GAN而言,使用了卷积网络替代全连接 卷积:256*256*3 --- > 28*28*14 -->结果 ,即H,W变小,特征图变多 反卷积(就是把卷积的前向和反向传播完全颠倒了) :4*4*1024 ---> 28 * 28 *1 -->结果 即H,W变大,特征图变少 特点: 1.判别模型:使用带步长的卷积(strided convolutions)取代了的空间池化(spatial pooling),容许网络学习自…

最近看到keras的官方GAN代码中有CGAN(全连接层)和卷积GAN(DCGAN),但他并没有给出“条件卷积GAN”,预测就把这两者结合了一下.虽然很多人用其他框架(e.g.TensorFlow)写出了条件卷积GAN,但代码没有keras简洁,作为keras爱好者,就做了简单地结合就完成了. from __future__ import print_function, division from keras.datasets import mnist from keras.layers imp…

本文针对cifar10 图集进行了DCGAN的复现. 其中库中的SpectralNormalizationKeras需添加至python环境中 该篇代码如下: from keras import backend as K from keras.engine import * from keras.legacy import interfaces from keras import activations from keras import initializers from keras impo…

前言: GAN的原理很简单,但是它有很多变体,如:DCGAN.CycleGAN.DeblurGAN等,它们也被用在不同地方,本文将用到DCGAN来生成头像图片,可以做到以假乱真的地步. 1.首先调用程序对图片进行标准化 代码如下: from skimage import io,transform,color import numpy as np ​ def convert_gray(f,**args): """ 将彩色图片转换为灰度图片和调整大小,改变图像分辨率 :retur…

DCGAN增强图片数据集 1.Dependencies Python 3.6+ PyTorch 0.4.0 numpy 1.14.1, matplotlib 2.2.2, scipy 1.1.0 imageio 2.3.0 tqdm 4.24.0 2.DCGAN 步骤: 将图片数集放在/Anime_GAN/DCGAN/faces 进行如下的命令: $ cd Anime_GAN/DCGAN/ $ python main.py --help # 查看默认参数信息,根据需求可进行修改 执行完上述命令会…

Deep Convolutional Generative Adversarial Networks we introduced the basic ideas behind how GANs work. We showed that they can draw samples from some simple, easy-to-sample distribution, like a uniform or normal distribution, and transform them into…

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) ---- 生成 MNIST 手写图片 1.基本原理 生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是"骗过"判别器 判别器(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的"假数据" 训练过程 固定判别器,让生成器不断生成假数据,给判别器判别,开始生成器很弱,但是随着不断的训练,生成器不断提升,最终骗过判别器.此时判别器…

目录 DCGAN简介 DCGAN的特点 几个重要概念 下采样(subsampled) 上采样(upsampling) 反卷积(Deconvolution) 批标准化(Batch Normalization) 激活函数 G模型 总结 参考 如果说最经常被用来处理图像的网络模型,那么毋庸置疑,应该是CNN了,而本次入土教程的最终目的是做一个动漫头像生成的网络模型,因此我们可以将CNN与GAN结合,也就是组成了传说中的DCGAN网络. DCGAN简介 DCGAN全称Deep Convolutional…

DCGAN实现 代码 dcgan.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os import math import argparse import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf # DataManager负责提供数据 class DataManager(object): def __init__(self, data_dir): self.data_dir =…

目录 使用前准备 数据集 定义参数 构建网络 构建G网络 构建D网络 构建GAN网络 关于GAN的小trick 训练 总结 参考 这一篇博客以代码为主,主要是来介绍如果使用keras构建一个DCGAN,然后基于DCGAN,做一个自动生成动漫头像.训练过程如下(50轮的训练过程)" 关于DCGAN或者GAN的相关知识,可以参考GAN网络入门教程.建议先了解相关知识,再来看这一篇博客. 项目地址:GitHub 使用前准备 首先的首先,我们肯定是需要数据集的,这里使用的数据集来自kaggle--Ani…

作者在进行GAN学习中遇到的问题汇总到下方,并进行解读讲解,下面提到的题目是李宏毅老师机器学习课程的作业6(GAN) 一.GAN 网络上有关GAN和DCGAN的讲解已经很多,在这里不再加以赘述,放几个我认为比较好的讲解 1.GAN概念理解 2.理解GAN网络基本原理 3.李宏毅机器学习课程 4.换个角度看GAN:另一种损失函数 二.DCGAN 1.从头开始GAN[论文](二) -- DCGAN 2.PyTorch教程之DCGAN 3.pytorch官方DCGAN样例讲解 三.示例代码解读 3.1…

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 我们在第3章实现了一个GAN,其生成器和判别器是具有单个隐藏层的简单前馈神经网络.尽管很简单,但GAN的生成器充分训练后得到的手写数字图像的真实性有些还是很具说服力的.即使是那些无法被识别为人类手写数字的字符,也具有许多手写符号的特征,例如可辨认的线条边缘和形状,特别是与用作生成器原始输入的随机噪声相比,更是如此. 想象一下,如果使用更强大的网络架构可以实现什么?本章中的生成器和判别器都将使用卷积神经网络(CNN,或 ConvNet),而不再是简单的双层前馈网…