GAN

GAN（生成对抗网络）的系统全面介绍（醍醐灌顶）

本文是关于GAN学习的较为系统全面的介绍，主要针对初学者，希望能够对大家带来帮助。

生成对抗网络（GAN）详解与实例

GAN介绍理解GAN的直观方法是从博弈论的角度来理解它。GAN由两个参与者组成，即一个生成器和一个判别器，它们都试图击败对方。生成备从分巾中狄取一些随机噪声，并试图从中生成一些类似于输出的分布。生成器总是试图...

【GAN】基础原理讲解及代码实践

生成式对抗网络（GAN ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习...

生成对抗网络（GAN）

某个模式(mode)出现大量重复样本，例如：上图左侧的蓝色五角星表示真实样本空间，黄色的是生成的。生成样本缺乏多样性，存在大量重复。比如上图右侧中，红框里面人物反复出现。自回归模型通过对图像数据的...

深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用...

标签：深度学习生成对抗网络人工智能

博弈论可以被认为是两个或多个理性的代理人或玩家之间相互作用的模型。理性这个关键字，因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解，即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性，拥有相同的...

对抗网络GAN详解：GAN训练不稳定解决方法、GAN中使用的深度学习技巧、GAN使用任务领域、GAN资料大全整理

标签：深度学习生成对抗网络人工智能

对抗网络GAN详解：GAN训练不稳定解决方法、GAN中使用的深度学习技巧、GAN使用任务领域、GAN资料大全整理

基于DEAP数据集的脑电情绪识别（构建生成对抗网络（GAN）和条件GAN（CGAN）模型）Pytorch框架

标签： pytorch 深度学习生成对抗网络人工智能 python

很少有用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP的脑电情绪识别。重点是构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型。采用的是Pytorch深度学习框架。

GAN（生成式对抗网络）简介

标签：生成对抗网络深度学习人工智能

相比于其他生成模型，GAN具有更高的生成能力和更好的生成效果，因此受到了广泛的关注和研究。在未来的发展中，我们可以看到GAN的模型结构和训练方法不断改进，生成模型的质量和多样性不断提高，从而更好地服务于各个...

什么是GAN（生成对抗网络）？

标签：生成对抗网络深度学习人工智能

生成器网络通过学习训练数据的分布，生成新的数据。而判别器网络则尝试区分生成器生成的数据和真实的训练数据。在训练过程中，两个网络相互对抗，生成器网络试图欺骗判别器网络，使其无法准确地区分生成的数据和真实...

标签： JupyterNotebook

甘1- 生成对抗网络（GAN）的对抗过程。生成器模型判别模型生成器模型。 MNIST数据集模型化模型。参考

生成对抗网络GAN（ Generative Adversarial Networks）63PPT，GAN原理，介绍，变体详细

标签：深度学习 GAN 人工智能

1.GAN背景 2.GAN原理 3.最原始GAN 4.GAN变体 5.整整63页的ppt，下载就是赚到到2014为止，最广泛使用和最成功的机器学习形式是监督学习。通过给定包含{输入X，输出Y}的训练数据集，监督学习算法学习从输入到输出的...

在matlab上面实现GAN，能够完成简单的GAN操作

标签： matlab 开发语言 GAN 达摩老生出品

资源名：在matlab上面实现GAN，能够完成简单的GAN操作资源类型：matlab项目全套源码源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。适合人群：新手...

生成对抗网络(GAN)数据回归预测，GAN回归预测，多输入单输出模型(Matlab完整源码和数据）

标签： matlab 生成对抗网络回归 GAN

生成对抗网络(GAN)数据回归预测，GAN回归预测，多输入单输出模型(Matlab完整源码和数据）生成对抗网络(GAN)数据回归预测，GAN回归预测，多输入单输出模型(Matlab完整源码和数据）生成对抗网络(GAN)数据回归预测，...

cycleGAN训练数据集，苹果橙子数据集 APPLE 2 ORANGE

标签： cycleGAN GAN

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stylegan2-pytorch:PyTorch中分析和改善StyleGAN（StyleGAN 2）图像质量的实现

标签： stylegan2 Python

PyTorch中的StyleGAN 2 在PyTorch中实现并改善StyleGAN的图像质量（）注意我试图尽可能接近官方实施，但也许我遗漏了一些细节。因此，请谨慎使用此实现。要求我已经测试过： PyTorch 1.3.1 CUDA 10.1 / 10.2用法...

CycleGAN-VC2:CycleGAN（语音克隆语音转换）进行的语音转换

标签： deep-learning speech-synthesis gan deeplearning pix2pix voice-conversion cyclegan voice-cloning pytorch-implementation cyclegan-vc cyclegan-vc2 Python

2020.08.27 ：通过添加第二步的逆向性损失循环GAN-VC2为了推进非并行VC的研究，我们提出了CycleGAN-VC2，它是CycleGAN-VC的改进版本，结合了三种新技术：改进的目标（两步对抗损失），改进的生成器（2-1-2D CNN） ...

gan-vae-pretrained-pytorch:pytorch中针对MNISTCIFAR的预训练GAN + VAE +分类器

标签： python machine-learning statistics ai deep-learning neural-network ml cnn pytorch generative-adversarial-network gan mnist dcgan convolutional-neural-networks pretrained-models cifar gans generative-adversarial-networks pretrained pytorch-implementation J

MNIST / CIFAR10的预训练GAN，VAE +分类器在pytorch中使用GAN / VAE建模的简单起点。包括模型类定义+培训脚本包括笔记本电脑，其中显示了如何加载预训练的网络/如何使用它们用pytorch 1.0+测试生成与数据集图像大小...

stylegan2-projecting-images:使用StyleGAN2将图像投影到潜在空间

标签： generative-adversarial-network gan colab colaboratory google-colab colab-notebook google-colaboratory google-colab-notebook stylegan style-gan stylegan-model stylegan2 JupyterNotebook

StyleGAN2：投影图像这款笔记本的目标是使用将图像投影到潜在空间。用法要发现如何使用原始StyleGAN2实现来投影真实图像，请运行：要使用W(1,*) （原始）或W(18,*) （扩展）来处理一批图像的投影，请运行：要...

matlab_GAN网络_对抗生成网络_GAN_Base_on_Matlab

标签： matlab 网络 GAN网络对抗生成网络达摩老生出品

资源名：matlab_GAN网络_对抗生成网络_GAN_Base_on_Matlab 资源类型：matlab项目全套源码源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。适合人群：...

用gan实现的印章擦除，同时你也可以用这个方法擦除去其他噪声，比如水印，手写字等

标签：用gan实现的印章擦除，同时你也印章擦除

用gan实现的印章擦除，同时你也可以用这个方法擦除去其他噪声，比如水印，手写字等用gan实现的印章擦除，同时你也可以用这个方法擦除去其他噪声，比如水印，手写字等用gan实现的印章擦除，同时你也可以用这个方法...

stylegan2-ada:具有自适应鉴别器增强（ADA）的StyleGAN2-官方TensorFlow实施

标签： Python

具有自适应鉴别器增强（ADA）的StyleGAN2 — TensorFlow正式实施用有限的数据训练生成对抗网络Tero Karras，Miika Aittala，Janne Hellsten，Samuli Laine，Jaakko Lehtinen，Timo Aila 摘要：使用太少的数据训练...

stylegan2-ada-pytorch:StyleGAN2-ADA-官方PyTorch实施

标签： Python

StyleGAN2-ADA —官方PyTorch实施用有限的数据训练生成对抗网络Tero Karras，Miika Aittala，Janne Hellsten，Samuli Laine，Jaakko Lehtinen，Timo Aila 摘要：使用太少的数据训练生成对抗网络（GAN）通常会...

InfoGAN:InfoGAN的PyTorch实现

标签： Python

InfoGAN InfoGAN的PyTorch实现此仓库为玩具2D数据集实现了简单的InfoGAN。但是，可以通过修改网络设计轻松地进行扩展。带有玩具数据集的Experimenet 我想在MSE和InfoGAN下测试生成的样本配置。数据生成函数来自...

CycleGAN-master_loss_www.764.comgan_www.764gan.com_cyclegan_.764

标签： loss www.764.comgan www.764gan.com cyclegan .764gan.com

CycleGAN本质上是两个镜像对称的GAN，构成了一个环形网络。两个GAN共享两个生成器，并各自带一个判别器，即共有两个判别器和两个生成器。一个单向GAN两个loss，两个即共四个loss。

在 TensorFlow 中使用 CycleGAN 对灰度图像进行着色_python_代码_下载

标签： python

该项目尝试利用 CycleGAN 将灰度图像着色回其彩色 RGB 形式。概述图像到图像转换是一类视觉和图形问题，其目标是使用一组对齐的图像对来学习输入图像和输出图像之间的映射。但是对于很多任务来说，像图像着色这个...

Keras_TP-GAN:TP-GAN的非官方Keras（使用Tensorflow）重新实现

标签： Python

Keras_TP-GANTP-GAN的非官方Keras（带有Tensorflow）的重新实现，“超越面部旋转：用于真实感和身份保留正面视图合成的全局和局部感知GAN” 该代码的主要部分是参考作者的官方纯Tensorflow实现来实现的。原纸是...

stylegan2ada：用于练习的StyleGAN2-ada

标签： Python

GAN2-ada练习此版本基于的最新StyleGAN2- 主要面向同行艺术家，他们很少关注科学指标，而是需要一个有效的创作工具。在Python 3.7 + PyTorch 1.7.1上进行了测试，需要才能进行序列到视频的转换。有关更明确的详细...

使用 GAN 对灰度图像进行着色_python

标签： gan python

为黑白照片上色目前是一项艰苦且...GAN 可以通过在数千次训练迭代中发展自己的“直觉”来规避这一点。这种“直觉”帮助他们识别图像中的模式并应用正确的着色。该项目旨在在 Keras 中构建一个可以实现此目的的 GAN。

PyTorch-CycleGAN：CycleGAN的清晰可读的Pytorch实现

标签： computer-vision deep-learning computer-graphics image-processing pytorch artificial-intelligence generative-adversarial-network image-generation cyclegan DeeplearningPython

pytorch-CycleGAN 一个清晰易读的CycleGAN的Pytorch实现（）先决条件该代码旨在与Python 3.6.x ，尚未在以前的版本中进行过测试按照的说明进行当前设置在漂亮的Web浏览器视图中绘制损耗图并绘制图像 pip3 ...

StyleGAN2_PyTorch:StyleGAN2 PyTorch 1.0.1

标签： Python

StyleGAN2的PyTorch实现（非官方）该存储库包含以下论文的PyTorch实现：分析和改善StyleGAN （StyleGAN2）的图像质量作者：Tero Karras，Samuli Laine，Miika Aittala，Janne Hellsten，Jaakko Lehtinen，Timo ...

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GAN（生成式对抗网络）简介

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stylegan2-ada:具有自适应鉴别器增强（ADA）的StyleGAN2-官方TensorFlow实施

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InfoGAN:InfoGAN的PyTorch实现

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在 TensorFlow 中使用 CycleGAN 对灰度图像进行着色_python_代码_下载

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