pytorch生成对抗网络-阿里云

PyTorch实现DCGAN（生成对抗网络）生成新的假名人照片实战（附源码和数据集）

需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、生成对抗网络（GAN）GAN（生成对抗网络）是用于教授DL模型以捕获训练数据分布的框架，因此可以从同一分布中生成新数据。它们由两个不同的模型组成，生成器和判别器。生成器的工作是生成看起来像训练图像的假图像，判别器的工作是查看图像并从生成器输出它是真...

使用Pytorch实现频谱归一化生成对抗网络(SN-GAN)

自从扩散模型发布以来，GAN的关注度和论文是越来越少了，但是它们里面的一些思路还是值得我们了解和学习。所以本文我们来使用Pytorch 来实现SN-GAN 谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络，它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。谱归一化是一种权值归一化技术，它约束了鉴别器中每一层的谱范数。这有...

使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别下

上一节，我们已经建立好了模型所必需的鉴别器类与Dataset类。使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别上接下来，我们测试一下鉴别器是否可以正常工作，并建立生成器。1 测试鉴别器# 数据类建立 celeba_dataset = CelebADataset(...

使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）02 人脸识别上

1 数据集描述此项目使用的是著名的celebA（CelebFaces Attribute）数据集。其包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片，每张图片都做好了特征标记，包含人脸bbox标注框、5个人脸特征点坐标以及40个属性标记，数据由香港中文大学开放提供（不包含商业用途的使用）。在实际...

使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码（详细步骤讲解+注释版）01 手写字体识别

前面的博客讲了如何基于PyTorch使用神经网络识别手写数字使用PyTorch构建神经网络下面在此基础上构建一个生成对抗网络，生成对抗网络可以模拟出新的手写数字数据集。1 生成对抗网络基本概念生成对抗网络（GAN）是一种用于生成新的照片，文本或音频的模型。它由两部分组成：生成器和判别器。生成器的作用...

【Pytorch】（十）生成对抗网络之WGAN,WGAN-GP

WGAN,WGAN-GP原理GAN有多种解释，这里我总结一下：原始论文解读https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913（苏神专场）互怼的艺术：从零直达WGAN-GPhttps://spaces.ac.cn/archives/4439从Wasserstein距离、对偶理论...

【Pytorch】（九）生成对抗网络（GAN）

@[toc]生成对抗网络（GAN）图片来源：生成序列[2]实现：输入[0.5]，输出[1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]from torch import nn import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...

利用pytorch实现GAN(生成对抗网络)-MNIST图像-cs231n-assignment3

以后博客都在https://oldpan.me 中更新 Generative Adversarial Networks（生成对抗网络） In 2014, Goodfellow et al. presented a method for training generative models calle...

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更新时间 2024-02-29 06:52:43

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