目录
生成对抗网络GAN
本质及组成部分
数学原理
z表示隐随机变量，x表示真实数据
简单的模型
优点
缺点
深度GAN——DCGAN
是指卷积神经网络+GAN
结构细节
模型研究
特征分析
改变部分噪声参数值
向量运算
噪声输入运算，生成不同的图片
方向插值，生成中间朝向数据
总结
条件GAN——cGAN
文字作为条件
文字+位置约束
InfoGAN
特点
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：深度学习（生成对抗网络GAN） - Python技术站
深度学习（生成对抗网络GAN）
赞 (0)
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
【百战GAN】新手如何开始你的第一个生成对抗网络(GAN)任务
上一篇
2023年4月6日 上午1:28
GAN生成对抗网络合集（八）：GeneGAN – 子属性分离重组 – 解决对象变形问题
下一篇
2023年4月6日 上午1:30
相关文章
-
python caffe 在师兄的代码上修改成自己风格的代码
首先，感谢师兄的帮助。师兄的代码封装成类，流畅精美，容易调试。我的代码是堆积成的，被师兄嘲笑说写脚本。好吧！我的代码只有我懂，哈哈! 希望以后代码能写得工整点。现在还是让我先懂。这里，我做了一个简单的任务：0,1,2三个数字的分类。准确率：0.9806666666666667 （部分）代码分为： 1 train_net.py 1 #import some m…
-
人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记（二）：生成对抗网络 GAN
一、Meta Learning 元学习综述 二、Few-shot Learning 小样本学习综述 三、生成对抗网络 GAN 综述 四、迁移学习综述 五、深度迁移学习综述 六、其他概念介绍：知识蒸馏、增量学习 【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[握手][握手] 【再啰嗦一下】本文衔接上一个…
-
循环神经网络（转载）
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍 这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/，在这篇文章中，加入了一些新的内容与一些自己的理解。 循环…
-
基于keras中IMDB的文本分类 demo
本次demo主题是使用keras对IMDB影评进行文本分类： import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np print(tf.__version__) imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_label…
-
李宏毅机器学习笔记-12.2 循环神经网络（Recurrent Neural Network-RNN）- part 2
Recurrent Neural Network(RNN) – 循环神经网络（part 2) 1 训练 RNN 1.1 定义 Loss 如上图中，每一个单词对应一个 Slot，将句子按顺序丢进 Network 中，产生一个输出 y，将每个 y 与预期的正确输出做 cross entropy，然后累加起来，就是最终的 Loss。（注意，顺序不能打乱）。 1.2…
-
ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-数据与工况认知
1. ChatGPT发展现状… 2 2. ChatGPT如何与工业相结合… 2 3. ChatGPT在工业领域的研究与应用… 3 1. ChatGPT发展现状 ChatGPT是基于OpenAI的GPT-4架构的一种大型语言模型。截至2021年9月，最新版本是GPT-3。在过去的几年里，ChatGPT已…
-
PyTorch实现Seq2Seq机器翻译
Seq2Seq简介 Seq2Seq由Encoder和Decoder组成，Encoder和Decoder又由RNN构成。Encoder负责将输入编码为一个向量。Decoder根据这个向量，和上一个时间步的预测结果作为输入，预测我们需要的内容。 Seq2Seq在训练阶段和预测阶段稍有差异。如果Decoder第一个预测预测的输出就错了，它会导致“蝴蝶效应“，影响后…
-
Caffe计算net、layer向前向后传播时间
在caffe中计算某个model的整个net以及各个layer的向前向后传播时间，可以使用下面的命令格式： ./build/tools/caffe time –model=examples/mnist/mytest/execise1_train_test.prototxt -iterations 100 -gpu 0 其中model指向待测model的pr…
