GAN生成对抗网络

参考资料：1、https://github.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-Tutorials2、《Generative Adversarial Net》直接介绍GAN可能不太容易理解，所以本次会顺着几个具体的问题讨论并介绍GAN(个人理解有限，有错误的希望各位大佬指出)，本来想做代码介绍的，但是关于eriklindernoren…

半监督生成对抗网络 一、SGAN简介 半监督学习(semi-supervised learning)是GAN在实际应用中最有前途的领域之一，与监督学习（数据集中的每个样本有一个标签）和无监督学习（不使用任何标签）不同，半监督学习只为训练数据集的一小部分提供类别标签。通过内化数据中的隐藏结构，半监督学习努力从标注数据点的小子集中归纳，以有效地对从未见过的新样本…

转自：https://blog.csdn.net/ch18328071580/article/details/96690016 1、什么是GAN？ 生成对抗网络简称GAN，是由两个网络组成的，一个生成器网络和一个判别器网络。这两个网络可以是神经网络（从卷积神经网络、循环神经网络到自编码器）。我们之前学习过的机器学习或者神经网络模型主要能做两件事：预测和分类，…

@ 目录 一、简介 二、原理 三、网络结构 四、实例：自动生成数字0-9 五、训练GAN的技巧 六、源码 打赏 ●lan Goodfellow 2014年提出●非监督式学习任务●使用两个深度神经网络: Generator (生成器), Discriminator(判别器) 二、原理 举一个制造假钞的例子： 生成器:制造假钞的人 判别器:警察 训练过程： 制造…

本文非常详细的介绍什么是生成式对抗网络GAN，以及GAN内部的实现原理，包括各种GAN的训练技巧和变形等等内容。 1、基本概念介绍 1.1、What is Generator 在之前我们的网络架构中，都是对于输入x得到输出y，只要输入x是一样的，那么得到的输出y就是一样的。 但是Generator不一样，它最大的特点在于多了另外一个具有随机性的输入，如下图：…

1、在MINST数据集中，选出一个样本，输入数字标签，输出图像，并让输出的图像与样本图像尽可能相似，总误差最小化； 2、同上，只不过并不直接比较输出和样本相似性，而是让一个已训练好的手写数字识别网络来判断这个伪造的图像是几； 3、DCGAN，同时训练一个生成器一个判别器。每个时刻随机采样一个向量输入给生成器，它输出一张图像，同时读取一个数据样本，判别器判断样…

论文pdf 地址：https://arxiv.org/pdf/1609.04802v1.pdf 我的实际效果 清晰度距离我的期待有距离。颜色上面存在差距。解决想法增加一个颜色判别器。将颜色值反馈给生成器 srgan论文是建立在gan基础上的，利用gan生成式对抗网络，将图片重构为高清分辨率的图片。github上有开源的srgan项目。由于开源者，开发时考虑的…

代码实现 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…

引入包，数据约定等 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import input_data #读取数据的一个工具文件，不影响理解 import tensorflow as tf # 获取数据 mnist = input_data.read_data_sets(‘data/’, one_hot=…