GAN生成对抗网络
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不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （三）：判别器和生成器 TensorFlow Model
在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 utils.py，输入如下代码： import scipy.misc import numpy as np # 保存图片函数 def save_images(images, size, path): “”” Save the samples images The best s…
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GAN实战笔记——第四章深度卷积生成对抗网络（DCGAN）
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…
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对抗网络GAN的应用实例
https://sigmoidal.io/beginners-review-of-gan-architectures/ 嗨，大家好！像许多追随AI进展的人一样，我无法忽略生成建模的最新进展，尤其是图像生成中生成对抗网络（GAN）的巨大成功。看看这些样本：它们与真实照片几乎没有区别！ Samples from BigGAN: https://openr…
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GAN实战笔记——第六章渐进式增长生成对抗网络（PGGAN）
渐进式增长生成对抗网络（PGGAN） 使用 TensorFlow和 TensorFlow Hub( TFHUB)构建渐进式增长生成对抗网络( Progressive GAN, PGGAN或 PROGAN)——一种能够生成全高清的具有照片级真实感图像的前沿技术。这项技术在顶级机器学习会议ICLR2018上提出时引起了轰动，以至于谷歌立即将其整合为 Tensor…
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生成对抗式网络 GAN的理解
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…
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AI佳作解读系列(六) － 生成对抗网络（GAN）综述精华
注：本文来自机器之心的PaperWeekly系列：万字综述之生成对抗网络（GAN），如有侵权，请联系删除，谢谢！ 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了。最近发现有一篇最新的 GAN 综…
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GAN和CGAN——生成式对抗网络和条件生成式对抗网络
GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布，用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同，使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成模型（Generative model），用来生成样本；另一个是判别模型（Discriminative model），产生判断样本是真实而不是来自生成模型…
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GAN生成对抗网络-PIX2PIXGAN原理与基本实现-图像09
什么是pix2pix Gan 普通的GAN接收的G部分的输入是随机向量，输出是图像 ；D部分接收的输入是图像(生成的或是真实的)，输出是对或 者错。这样G和D联手就能输出真实的图像。 对于图像翻译任务来说，它的G输入显然应该是一张图x， 输出当然也是一张图y。 不需要添加随机输入。 对于图像翻译这些任务来说，输入和输出之间会共享很多 的信息。比如轮廓信息是共…
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GAN生成对抗网络-CycleGAN原理与基本实现-图像转换-10
对颜色、纹理等的转换效果比较好，对多样性高的、 多变的转换效果不好（如几何转换） 代码 import tensorflow as tf import glob from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE imp…
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详细理解 GAN（生成对抗网络）
0. 引言 GANs, 全称 Generative Adversarial Networks, 即生成对抗网络。 Yann LeCun 曾将 GANs 评价为 “过去 10 年在机器学习领域最有趣的想法”。 行业大牛的高度评价是对 GANs 最好的广告。 自从 2014年 Ian J. Goodfellow 与合作者提出 GANs 以来，GANs 确实取得了…
