GAN_51CTO博客_78gan

GAN

关注 茗君（Major_S）
文章目录
  • G A N GAN GAN

GAN

原创

茗君（Major_S） 2021-08-05 11:01:12 ©著作权

文章标签 生成图片 IT 文章分类 代码人生

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者茗君（Major_S）的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

G A N GAN GAN

0.GAN基础
1.原生GAN-2014
2.DCGAN-2016
3.CGAN-2014
4.ACGAN-2016-2017
5.InfoGAN-2016
6.WGAN-2017
7.SSGAN-2018-2018
8.Pix2PixGAN
9.CycleGAN
10.StyleGAN2-2019
11.文本生成图片
12.AUTO-GAN

https://arxiv.org/abs/1908.03835

  • 赞
  • 收藏
  • 评论
  • 分享
  • 举报

上一篇：数理逻辑-命题逻辑及形式系统

下一篇：算法的基本概念及伪代码描述，函数的渐近的界

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到 评论
发布评论
全部评论 () 最热 最新
相关文章
  • 【全】AIGC 底层技术：生成对抗网络 (GAN)（详细代码+部署）

    介绍生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种深度学习模型架构，由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出。GAN 由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器试图生成逼真的数据样本，而判别器则尝试区分这些生成的数据与真实数据。应用使用场景图像生成：如生成高质量的图片、艺术品等。图
    生成器 判别器 对抗训练 AIGC
  • 这里也能用到GAN？！（AIGC的底层技术之生成对抗网络）

    人工智能生成内容（AIGC）作为一种新兴技术，其底层技术之一——生成对抗网络（GAN）——正在彻底改变我们对内容创作的理解。生成对抗网络是一种深度学习模型，通过两个神经网络之间的对抗过程来生成高质量的内容。本文将深入探讨GAN的原理、应用及其未来发展方向。生成对抗网络由伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）及其同事于2014年提出，作为一种新型的机器学习框架。GAN包含两个主要部分：生成器
    生成器 数据 虚拟现实
  • GAN

    字符串的快速模式匹配
    其它
  • [GAN学习系列] 初始GAN

    要说最近几年在深度学习领域最火的莫过于生成对抗网络，即 Generative Adversarial Networks(GANs)了。它是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表的，也是这四年来出现的各种 GAN 的变种的开山鼻祖了，下图表示这四年来有关 GAN 的论文的每个月发表数量，可以看出在 2014 年提出后到 2016 年相关的论文是比较少的，但是从 2016 年，或者是 2
    数据 机器学习 生成器 github 损失函数
  • 异常检测，GAN如何gan ?

    1】GAN在医学图像上的生成，今如何？虚拟换衣！速览这几篇最新论文咋做的！脸部妆容迁移！速览几篇用GAN来做的论文GAN整整6年了！是时...
    GAN生成对抗网络
  • [GAN学习系列] 初识GAN

    要说最近几年在深度学习领域最火的莫过于生成对抗网络，即 Generative Adversarial Networks(GANs)了。它是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表的，也是这四年来出现的各种 GAN 的变种的开山鼻祖了，下图表示这四年来有关 GAN 的论文的每个月发表数量，可以看出在 2014 年提出后到 2016 年相关的论文是比较少的，但是从 2016 年，或者是
    机器学习 GAN 图像合成 深度学习 总结
  • 原生GAN

    原生GAN
    生成器 生成模型 反向传播 数据集 数据
  • GAN基础

    GAN基础GAN基础GAN基础
    编码器 去噪 代码实现 卷积 生成器
  • GAN 介绍

    生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow于2014年提出。GAN
    生成对抗网络 人工智能 神经网络 gan 绘画
  • GAN网络

    GAN网络：判别式模型 和 生成式模型 的概念？判别式：红色坐标是蓝色还是黄色生成式：红色坐标是蓝色的概率多少，是黄色的概率是多少？...
    GAN 神经网络 生成式
  • 31：GAN-GAN原理

    1：GAN原理 【注】Generator 生成器，Discriminator鉴别器 2：如何train？ 【注】生成器尽可能去减小Value以达到骗过鉴别器的目的。鉴别器尽可能去最大化V的值以达到最好的鉴别效果。 【注】鉴别器通过D网络将输入x得到D(x)。生成器通过G网络将输入z，得到一个分布概率 ...
    生成器 其他
  • rnn gan rnn gan lstm

      RNN理解：对于一段输入，如果前后文之间有关联，传统神经网络不能提取、处理这种关联信息（输入的各部分是独立无影响的）RNN可以在训练时，将前一阶段的特征保留，并传入到下一阶段一同训练，一定程度上处理了前后文的关联关系作用：对于时序输入问题进行训练：文本分析、机器翻译 RNN结构示意： 对于t时刻的RNN cell，有两个输入，一个输出：Xt：t时刻的输入
    rnn gan 机器学习 关联关系 文本分析 d3
  • pytorch的GAN代码 pytorch gan

    以往人们普遍认为生成图像是不可能完成的任务，因为按照传统的机器学习思路，我们根本没有真值（ground truth）可以拿来检验生成的图像是否合格。2014年，Goodfellow等人则提出生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN），能够让我们完全依靠机器学习来生成极为逼真的图片。GAN的横空出世使得整个人工智能行业都为之震动，计算机视觉和图像生成领域发
    pytorch的GAN代码 机器学习 人工智能 深度学习 神经网络
  • GAN pytorch 实战 pytorch搭建gan

    1、GAN 原理以训练一个形如 “1010” 格式的向量生成器为例：需要构造两个神经网络为：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）其中，生成器接受随机噪声，并据此生成一个size=4的向量。判别器判断接受的向量是真实样本还是生成器的生成样本，给出输入是真实样本的概率在训练过程中，生成器的目标是尽量生成真实的数据去欺骗判别器。而判别器的目标就是尽量把生成数据和真实样本区分
    GAN pytorch 实战 神经网络 pytorch 深度学习 生成器
  • GAN的pytorch案例 pytorch gan

    一直想了解GAN到底是个什么东西，却一直没能腾出时间来认真研究，前几日正好搜到一篇关于PyTorch实现GAN训练的文章，特将学习记录如下，本文主要包含两个部分：GAN原理介绍和技术层面实现。一、什么是GAN2014 年，Ian Goodfellow 和他在蒙特利尔大学的同事发表了一篇震撼学界的论文。没错，我说的就是《Generative Adversarial Nets》，这标志着生成对抗网络（
    GAN的pytorch案例 PyTorch 人工智能 GAN 数据
  • GAN的pytorch编程 pytorch gan

    本次的主要任务是利用pytorch实现对GAN网络的搭建，并实现对手写数字的生成。GAN网络主要包含两部分网络，一部分是生成器，一部分是判别器。本次采用的数据库还是MNIST数据集，这里对数据的获取不在赘述。1、生成器生成器的主要功能是生成我们所需要的样本，这里是28*28的图片。首先生成长度为100的高斯噪声，并且将噪声通过线性模型升维到784维。激活函数采用Relu。# 定义判别器 ####
    GAN的pytorch编程 pytorch 网络 深度学习 反向传播
  • GAN pytorch 学习 gan pytorch代码

    文章目录一、本文的实例说明二、GAN原理说明三、GAN网络架构说明1）生成器架构2）判别器架构3）训练数据四、Pytorch代码五、生成结果六、一些理解1）为什么在代码中生成器每训练5次判别器才训练一次？2）为什么最终生成的数字还是不太清晰？ 一、本文的实例说明本文旨在用Pytorch构建一个GAN网络，这个GAN网络可以生成手写数字。二、GAN原理说明这快不做赘述，CSDN上（及baidu上）
    GAN pytorch 学习 pytorch 生成对抗网络 深度学习 2d
  • GAN CNN取代 gan与cnn

    提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、DCGAN简介1.1 DCGAN的特点二、几个重要概念2.1 下采样（SubSampled）2.2 上采样（UpSampled）2.3反卷积（Deconvolution）三、G模型三、实现代码： 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学
    GAN CNN取代 网络 卷积 ide List
  • GAN基于pytorch pytorch gan 例子

    给定训练数据，GANs能够估计数据的概率分布，基于这个概率分布产生数据样本（这些样本可能并没有出现在训练集中）。　  GAN中，两个神经网络互相竞争。给定训练集X，假设是几千张猫的图片。将一个随机向量输入给生成器G(x)，让G(x)生成和训练集类似的图片。判别器D(x)是一个二分类器，其试图区分真实的猫图片和生成器生成的假猫图片。总的来说，生成器的目的是学习训练数据的分布，生成尽可能真实
    GAN基于pytorch 生成对抗网络GAN PyTorch git 生成器
  • GAN模型python GAN模型代码

    GAN生成式对抗网络import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_moonsimport torch# 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置device = torch.device("cuda:0" if torc
    GAN模型python 生成器 随机噪声 数据
  • Android的WindowManager显示优先级

    文章目录定义访问初始化(1)定义的同时初始化(2)先定义一个结构体变量，然后逐一赋值(3)读入时赋值(4)使用构造函数初始化优先级设置 定义struct node { char name[10]; int age; int heigth; //结构体中能定义除本身外的任何数据类型 }person,class[100],*p;//可以在大括号外直接定义变量或
    初始化 构造函数 赋值
  • JPA querydsl MYSQL json MapPath 字段过滤条件

    我们开发的软件有很好的版本控制、明确的部署流程，但是我们的数据库呢？长时间以来，一直依赖于手动执行sql表结构和数据更改，没有自动化的解决方案。 本次要介绍的便是数据库版本控制工具Flayway，记录数据库所有版本演化和状态变更。启动项目便检查当前数据库版本，如若不是最新便进行Migration 操作，保证各位小伙伴开发基于同一数据库版本，也保证了各个环境如dev、sit、uat数据库
    springboot jpa sql打印 sql备份文件检查版本号工具 SQL 数据库 Flyway
  • 线程阻塞 分布式锁 java Condition

    1. 阻塞，非阻塞 首先，阻塞这个词来自操作系统的线程/进程的状态模型中，如下图：一个线程/进程经历的5个状态，创建，就绪，运行，阻塞，终止。各个状态的转换条件如上图，其中有个阻塞状态，就是说当线程中调用某个函数，需要IO请求，或者暂时得不到竞争资源的，操作系统会把该线程阻塞起来，避免浪费CPU资源，等到得到了资源，再变成就绪状态，等待CPU调度运行。阻塞调用是指调用结果返回之前，调用者
    时间片 非阻塞 优先级
  • STM32 cubeMX哪款可以使用FATFS

    STM32F407霸天虎HAL库CubeMX学习笔记——DS18B20一、软件准备二、硬件准备三、CubeMX配置四、Keilprintf重写tim.cDS18B20.hDS18B20.cDS18B20操作时序实现1、 复位信号：2、向DS18B20写一个字节时序3、从DS18B20读取一个字节数据时序4、DS18B20读取温度函数实现Main.c五、实验效果 一、软件准备软件准备二、硬件准备S
    stm32 单片机 学习 #include #define
  • bgp在osi第几层

    一、实验拓扑：二、实验场景如图所示，拓扑为某个大型企业的网络结构，骨干网络接了电信和联通两个运营商。要求10.1.x.x/24的业务通信走的是A平面；10.2.0.x.x/24的业务通信走的是B平面。当线路发生故障时，可以实现备份，保障网络畅通，要求网络有高实用性、扩展性。三、实验步骤1、配置各个路由器的底层IP地址（以R1为例，其余的类似）配置略 2、AS内部起一个ospf，保证AS内部全网可达
    bgp在osi第几层 R3 IP 运营商
茗君（Major_S）
    关注
    精品课程领资料
    免费资料>

    2024软考
    高级 中级 初级

    华为认证
    数通 云计算 安全

    厂商认证
    K8s Oracle 红帽

    IT技术
    数据库 网络安全 AIGC
    近期文章
    • 1.猫头虎分享： 小米大模型升级第二代MiLM2：从一代到二代，能力飞跃提升
    • 2.腾讯通RTX用户必看：兼容Linux系统及移动端的升级方案
    • 3.克服奖励欺骗：Meta发布全新后训练方式CGPO，编程水平直升5%，打破RLHF瓶颈
    • 4.从零开发美颜滤镜SDK：模块化设计与高效集成方法
    • 5.【YashanDB知识库】YMP在迁移过程中，遇到报错：failed to open file /qianyi/ymp/ymp_23.3, errno 2, error message "No suc
    新人福利
    文章目录
    • G A N GAN GAN
    • 意见
      反馈
    • 训练营训练营

    举报文章

    请选择举报类型

    内容侵权 涉嫌营销 内容抄袭 违法信息 其他

    具体原因

    包含不真实信息 涉及个人隐私

    原文链接（必填）

    补充说明

    0/200

    上传截图

    格式支持JPEG/PNG/JPG，图片不超过1.9M

    已经收到您得举报信息，我们会尽快审核
    • 赞
    • 收藏
    • 评论
    • 分享
    如有误判或任何疑问，可联系 「小助手微信：cto51cto」申诉及反馈。
    我知道了
    51CTO首页
    AI.x社区
    博客
    学堂
    精品班
    软考社区
    免费课
    企业培训
    鸿蒙开发者社区
    WOT技术大会
    IT证书
    公众号矩阵
    移动端
    短视频 免费课程 课程排行 直播课 软考学堂
    全部课程 厂商认证 IT技术 25年5月软考 PMP项目管理 免费题库
    在线学习
    文章 资源 问答 课堂 专栏 直播
    51CTO
    鸿蒙开发者社区
    51CTO技术栈
    51CTO官微
    51CTO学堂
    51CTO博客
    CTO训练营
    鸿蒙开发者社区订阅号
    51CTO软考
    51CTO学堂APP
    51CTO学堂企业版APP
    鸿蒙开发者社区视频号
    51CTO软考题库
    51CTO博客

    51CTO博客

    • 首页
    • 关注
    • 排行榜
    • 精品课程升职加薪
    • 免费资料领资料
    • 软考题库软考题库
      软考题库
      科目全、试题精、讲解专业，扫码免费刷
    • 搜索历史 清空
      热门搜索
      查看【 】的结果
    • 写文章
    • 创作中心
    • 登录注册
    51CTO博客

    Copyright © 2005-2025 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号

    关于我们
    官方博客 全部文章 热门标签 班级博客
    了解我们 网站地图 意见反馈
    友情链接
    鸿蒙开发者社区 51CTO学堂
    51CTO 软考资讯