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

简介 这里的生成式网络是广义的生成式,不仅仅指gan网络,还有风格迁移中的类自编码器网络,以及语义分割中的类自编码器网络,因为遇到次数比较多,所以简单的记录一下. 背景 1.像素和数字 图像处理目标一般就是RGB三色通道,原始图像解码后是0~255,这个矩阵传给matplotlib就可以直接绘图了,与此同0~1的图像matplotlib也是可以接受的,关于这点,我们来看看文档是怎么说的, Elements of RGB and RGBA arrays represent pixels of an

GAN网络从入门教程(一)之GAN网络介绍 稍微的开一个新坑,同样也是入门教程(因此教程的内容不会是从入门到精通,而是从入门到入土).主要是为了完成数据挖掘的课程设计,然后就把挖掘榔头挖到了GAN网络这里来了.当然,我也是新手上路,如有任何问题,欢迎在评论区留言. 生成式对抗网络是20年来机器学习领域最酷的想法. --Yann LeCun GAN网络概要 GAN网络全称generative adversarial network,翻译为生成式对抗网络,是一种机器学习方法.由Ian J. Good

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

『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上 上篇是一个尝试生成minist手写体数据的简单GAN网络,之前有介绍过,图片维度是28*28*1,生成器的上采样使用的是tf.image.resize_image(),不太正规,不过其他部分很标准,值得参考学习. 辨别器: n,28,28,1    :卷积 + 激活 + 池化 n,14,14,32  :卷积 + 激活 + 池化 n,7,7,64     :reshape n,7*7*64    :全连接 + 激活 n,

GAN网络架构分析 上图即为GAN的逻辑架构,其中的noise vector就是特征向量z,real images就是输入变量x,标签的标准比较简单(二分类么),real的就是tf.ones,fake的就是tf.zeros. 网络具体形状大体如上,具体数值有所调整,生成器过程为:噪声向量-全连接-卷积-卷积-卷积,辨别器过程:图片-卷积-卷积-全连接-全连接. 和预想的不同,实际上数据在生成器中并不是从无到有由小变大的过程,而是由3136(56*56)经过正常卷积步骤下降为28*28的过程. 实

原文地址Count Bayesie 这篇文章是博客Count Bayesie上的文章Kullback-Leibler Divergence Explained 的学习笔记,原文对 KL散度 的概念诠释得非常清晰易懂,建议阅读 相对熵,又称KL散度( Kullback–Leibler divergence),是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法.它是非对称的,这意味着D(P||Q) ≠ D(Q||P). KL散度的计算 衡量近似分布带来的信息损失. KL散度的计算公式其实是熵计算公式的简单变形,

GAN网络进行图片增强 基于Tensorflow框架 调用ModifyPictureSize.py文件 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 :return: """ rgb = io.imread(f) gray = color.rgb2

常见的GAN网络的相关原理及推导 在上一篇中我们给大家介绍了GAN的相关原理和推导,GAN是VAE的后一半,再加上一个鉴别网络.这样而导致了完全不同的训练方式. GAN,生成对抗网络,主要有两部分构成:生成器,判别器. 生成器网络的主要工作是负责生成样本数据,输入的是高斯白噪声z,输出的是样本数据向量x: 判别器网络的主要工作是负责检测样本的数据增加,输入真实或者生成的样本数据,输出样本的标签: 由于生成器和判别器都是需要经过网络进行训练的,所以两者都要能够微分. 生成对抗网络的工作方式是让第一

在一篇博客GAN网络从入门教程(一)之GAN网络介绍中,简单的对GAN网络进行了一些介绍,介绍了其是什么,然后大概的流程是什么. 在这篇博客中,主要是介绍其数学公式,以及其算法流程.当然数学公式只是简单的介绍,并不会设计很复杂的公式推导.如果想详细的了解GAN网络的原理,推荐去看李宏毅老师的课程.B站和Youtube上面都有. 概率分布 生成器 首先我们是可以知道真实图片的分布函数\(p_{data}(x)\),同时我们把假的图片也看成一个概率分布,称之为\(p_g = (x,\theta)\)

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

产生部分数据乱码的解决 标签: android部分中文乱码 2014-04-12 23:24 12366人阅读 评论(10) 收藏 举报 分类: [Android 基础](15) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 转载请表明出处:http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/23562939 问题描述:从网络中抓取html页面进行解析,解析后发现产生部分中文乱码. 由来:制作csdn客户端时产生 , http://blog

两台主机通信有两种情况:1.在同一网段中 2.不在同一网段中 (1.)在同一网段的通信过程 主机在应用层上的操作: TCP/IP协议上tcp的端口对应的各种应用程序,客户机要访问某个应用程序就会要求打开主机的这个固定的端口.而客户机自己会打开一个大于1024的随机端口用来跟对方的主机进行通信.用户使用应用程序编辑信息,一个单一的会话,实际上就是一个主机应用层之间的逻辑的软件连接. 主机在传输层的操作: 对数据分段(Segment),添加TCP报头(包含源端口,目的端口,顺序号等) 分段的原因:

一.从网络中获取图片信息: /// <summary> /// 获取图片 /// </summary> /// <param name="url">Url</param> /// <returns>BitmapImage</returns> public BitmapImage GetImage(string url) { BitmapImage image=null; try { image = new Bitm

在电信网络中,Docker在build和run时会无法访问外网,原因是docker的默认dns地址是8.8.8.8,由于众所周知的原因,我们需要改写这个地址,方法如下: 修改/etc/sysconfig/docker文件,在OPTIONS中添加dns=114.114.114.114,例如 OPTIONS='--selinux-enabled --log-driver=journald --dns=114.114.114.114' Done

从网络中加载图片主要要注意两个方面的问题: 1.内存管理:图片占的内存很大,假如图片数量多,很容易让系统抛出out of memory的异常. 同时我们也要注意不同android版本中内存管理的区别. 2.性能:图片的加载速度,和加载图片时不影响UI的流畅性 尤其是在ViewPager,GridView 和ListView等等需要在短时间内加载大量图片时,上面两个问题就更加突出了... 要解决上面这个两个问题,我们要用到的技术 1.缩减加载的图片的bitmap 可以通过实现显示图片的view的大

HTTP数据在网络中裸奔 HTTP明文协议的缺陷,是导致数据泄露.数据篡改.流量劫持.钓鱼攻击等安全问题的重要原因.HTTP协议无法加密数据,所有通信数据都在网络中明文“裸奔”.通过网络的嗅探设备及一些技术手段,就可还原HTTP报文内容. 更安全.更可信,是HTTP后面这个“S”最大的意义.HTTPS在HTTP的基础上加入了SSL/TLS协议,依靠SSL证书来验证服务器的身份,并为客户端和服务器端之间建立“SSL加密通道”,确保用户数据在传输过程中处于加密状态,同时防止服务器被钓鱼网站假冒. 网

一.概述 Sun公司开发的Jini系统是一种创新技术,听说它的人很多但较少被人理解.Jini系统可利用Java扩展网络计算的范围,并有可能成为最佳解决方案. Jini是Sun公司的研究与开发项目,它能极大扩展Java技术的能力.Jini技术可使范围广泛的多种硬件和软件即可与网络相连的任何实体--能够自主联网. Jini可以使人们极其简单地使用网络设备和网络服务,就象今天我们使用电话一样--通过网络拨号即插即用.Jini的目标是最大限度地简化与网络的交互性. Jini利用了Java技术的优势.Ji

public class XmlwebData { @SuppressLint("UseValueOf") public static List<Person> getData(String path) throws Exception { URL url=new URL("http://192.168.5.10:8080/FileServer/person.xml"); Person person=null; List<Person> pe

 最近我们发布了一份<Windows网络安全白皮书>(单击此处下载),文中深入说明了客户可以如何利用该平台的本地功能,为他们的信息资产提供最好的保护. 由首席顾问Walter Myers撰写的这篇文章从这份白皮书展开,说明了如何在网络级别隔离虚拟网络中的虚拟机. 简介 应用程序隔离是企业环境中的一个重要问题,因为企业客户需要保护多种环境,防止这些环境被未授权或无关人员访问.这包括经典的前端和后端场景:特定后端网络或子网络中的虚拟机可能只允许根据 IP 地址白名单,让特定客户端或其他计算机连