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

目录 Prepare 在上篇博客(AN网络之入门教程(四)之基于DCGAN动漫头像生成)中,介绍了基于DCGAN的动漫头像生成,时隔几月,序属三秋,在这篇博客中,将介绍如何使用条件GAN网络(conditional GAN)生成符合需求的图片. 做成的效果图如下所示,"一键起飞". 项目地址:Github 在阅读这篇博客之前,首先得先对GAN和DCGAN有一部分的了解,如果对GAN不是很了解的话,建议先去了解GAN网络,或者也可以参考一下我之前的博客系列. 相比较于普通的GAN网络,c

[重磅]无监督学习生成式对抗网络突破,OpenAI 5大项目落地 [新智元导读]"生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情!"LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱,他认为这是深度学习近期最值得期待.也最有可能取得突破的领域.生成对抗学习是无监督学习的一种,该理论由 Ian Goodfellow 提出,此人现在 OpenAI 工作.作为业内公认进行前沿基础理论研究的机构,OpenAI 不久前在博客中总结了他们的5大项目成果,结合丰富实例介绍了生成对抗网络

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学

0. Introduction 基于纳什平衡,零和游戏,最大最小策略等角度来作为GAN的引言 1. GAN GAN开山之作 图1.1 GAN的判别器和生成器的结构图及loss 2. Conditional GAN 图2.1 CGAN的目标函数 图2.2 CGAN的判别器和生成器的结构图及loss 图2.2来自这里,图2.3是来自论文内部,两者在原理结构上没任何差别. 图2.3 CGAN结构图 如图2.3所示,CGAN相比于GAN在于,其输入部分增加了额外的信息,且此额外信息是固定的,如图像类别或

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作

Abstract     论文创新点:分析流行GAN网络结构得知,GAN网络生成得图片在颜色处理与真实摄像机拍摄的照片存在不同,主要表现在两方面.     实验结果:证明了两种线索能够有效区分GAN生成图像和用于训练GAN的真实图像. 1.Introduction     本片论文主要是研究GANs网络生成图片的取证检测,虽然他们用肉眼无法区分,但是GANs生成的图片在重要的一些方面和相机拍摄的图像还是存在差别的.通过研究生成器网络的结构,尤其注意到它是如何形成颜色的,并注意到两者有两个重要的区

[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

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

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/

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

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

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,

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