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…

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…

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/…

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/…

代码实现 当初学习时,主要学习的这个博客 https://xyang35.github.io/2017/08/22/GAN-1/ ,写的挺好的. 本文目的,用GAN实现最简单的例子,帮助认识GAN算法. import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt batch_size = 4 2. 真实数据集,我们要通过GAN学习这个数据集,然后生成和他分布规则一样的数据集 X = np.random.normal(size=(1000, 2)…

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py,同时新建文件夹 logs 和文件夹 samples,前者用来保存训练过程中的日志和模型,后者用来保存训练过程中采样器的采样图片,在 train.py 中输入如下代码: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os from read_data import * from utils import * from ops impo…