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)

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene

前言: 作为一个深度学习的重度狂热者,在学习了各项理论后一直想通过项目练手来学习深度学习的框架以及结构用在实战中的知识.心愿是好的,但机会却不好找.最近刚好有个项目,借此机会练手的过程中,我发现其实各大机器学习以及tensorflow框架群里的同学们也有类似的问题.于是希望借项目之手分享一点本人运行过程中的理解以及经验,希望在有益大家工作的基础上抛砖引玉,得到行业内各位专业人士的批评指点,多谢大家支持! 第一章博客我将会分为两个部分,这一部分将讲述Word2Vec在tensorflow中官方提供

模型构建 1.示例代码linear_regression_model.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -* import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen = x_dimen self._index_in_epoch = 0 self.constructModel() s

折腾了很久,终于运行成功. 才云科技的书不错,就是需要微调一二. 心得:1,记得activate tensorflow,然后再python 2,Python的代码格式很重要,不要错误. 3,还不清楚如何不跳出去就能用tensorflow的方法. --------- from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import a

本文转载自:https://dongzhixiao.github.io/2018/07/21/so-hot/ 今天周六,早晨出门吃饭,全身汗湿透.天气真的是太热了!我决定一天不出门,在屋子里面休息! 晚上,腾飞给我说了他暑假的计划,决定去长沙.成都去转一圈,并邀请我去,还顺便叫我晚上去吃饭. 最后我们就一起吃了一顿饭,不过我估计我休息的时间是下下周,因此可能不能和他一起去了. 今天总结一下本周学习到的知识: 周一 在进行神经网络序列输入的时候,发现了一个很好的文件代码用来数据预处理. 注意:后面

k-means 是聚类中比较简单的一种.用这个例子说一下感受一下 TensorFlow 的强大功能和语法. 一. TensorFlow 的安装 按照官网上的步骤一步一步来即可,我使用的是 virtualenv 这种方式. 二.代码功能 在\([0,0]\) 到 \([1,1]\) 的单位正方形中,随机生成 \(N\) 个点,然后把这 \(N\) 个点聚为 \(K\) 类. 最终结果如下,在 0.29s 内,经过 17 次迭代,找到了4个类的中心,并给出了各个点归属的类. Found in 0.2

1.学习单步的RNN:RNNCell.BasicRNNCell.BasicLSTMCell.LSTMCell.GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state). 借助图片来说可能更容易理解.假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50614444 测试代码已上传至GitHub:yhlleo/mnist 将MNIST数据集,下载后拷贝到文件夹Mnist_data中,如果已经配置好tensorflow环境,主要的四个测试代码文件,都可以直接编译运行: mnist_softmax.py: MNIST机器学习入门 mnist_deep.py: 深入MNIST fully_c

由于input_data网页打不开,因此从博客找到代码copy: https://blog.csdn.net/weixin_43159628/article/details/83241345 将代码放置在主目录下以后缀.py结尾 或者将 /home/joel/.local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/examples/tutorials/mnist文件夹的input_data.py 替换为以下代码,请事先备份好原来的input_data.py,从

代码函数详解 tf.random.truncated_normal()函数 tf.truncated_normal函数随机生成正态分布的数据,生成的数据是截断的正态分布,截断的标准是2倍的stddev. zip()函数 zip() 函数用于将可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象.如果各个可迭代对象的元素个数不一致,则返回的对象长度与最短的可迭代对象相同.利用 * 号操作符,与zip相反,进行解压. import tensorflow as tf i

分析: 看 TensorFlow 也有一段时间了,准备按照 GitHub 上的教程,敲出来,顺便整理一下思路. RNN部分 定义参数,包括数据相关,训练相关. 定义模型,损失函数,优化函数. 训练,准备数据,输入数据,输出结果. 代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data fr

tensorflow的数据集可以说是非常重要的部分,我认为人工智能就是数据加算法,数据没处理好哪来的算法? 对此tensorflow有一个专门管理数据集的方式tfrecord·在训练数据时提取图片与标签就更加方便,但是tensorflow 的使用可以说,有时还是会踩着坑的,对此我做了一个代码专门用于去制作tfrecord和读取tfrecord. 1.首先我们要整理数据集格式如下 是的就是这样每个类别的图片数据分别在一个文件夹图片的名字可以随意取,当然要都是相同的编码格式jpg,png之类. 我们

本文转载自:https://www.leiphone.com/news/201703/Y5vnDSV9uIJIQzQm.html 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出,是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一.它的核心思想是:同时训练两个相互协作.同时又相互竞争的深度神经网络(一个称为生成器 Generator,另一个称为判别器 Discriminator)来处理无监督学习的相关问题.在训

 本文主要包括: 一.什么是LSTM 二.LSTM的曲线拟合 三.LSTM的分类问题 四.为什么LSTM有助于消除梯度消失 一.什么是LSTM Long Short Term 网络即为LSTM,是一种循环神经网络(RNN),可以学习长期依赖问题.RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式.在标准的 RNN 中,这个重复的模块只有一个非常简单的结构,例如一个 tanh 层. 如上为标准的RNN神经网络结构,LSTM则与此不同,其网络结构如图: 其中,网络中各个元素图标为: LSTM 通过精心设

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第二篇   推断(测试)过程不使用RPN时代码运行流程 作者:Jiang Wu  原文见:https://home.cnblogs.com/u/deeplearning1314/ 原因:网上tensorflow版Faster RCNN代码解析较少(猜测是代码调用关系太复杂,没人愿意写),为便于交流学习,本人深入理解代码同时定期更新自己的理解,如有错误敬请指正.(吴疆   2018.7.4) 感谢:网上大神--

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

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 Adversarial Networks(arxiv:https://a

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

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059,感谢分享 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 :-) 一.GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛

来源:https://www.leiphone.com/news/201701/yZvIqK8VbxoYejLl.html?viewType=weixin 导语:本文介绍下GAN和DCGAN的原理,以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo. 雷锋网注:本文作者何之源,复旦大学计算机科学硕士在读,研究人工智能计算机视觉方向.本文由雷锋网(公众号:雷锋网)编辑整理自作者知乎专栏,获授权发布. 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,