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...，幫助你確定專(zhuān)注點(diǎn)目錄1. 理解 GAN2. GAN： 一場(chǎng)革命?1. DCGAN?2. 改進(jìn)的 DCGAN?3. 條件性 GAN?4. InfoGAN?5. Wasserstein GAN3. 結(jié)語(yǔ)理解 GAN如果你熟悉 GAN，可以跳過(guò)本節(jié)。如果你正在閱讀本文，很有可能已聽(tīng)說(shuō) GAN 大有前途。這種夸張說(shuō)法...
...越來(lái)越接近真實(shí)照片，直到判別器無(wú)法區(qū)分照片真假。 DCGAN（深度卷積對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)）是GAN的變體，是一種將卷積引入模型的網(wǎng)絡(luò)。特點(diǎn)是： 判別器使用strided convolutions來(lái)替代空間池化，生成器使用反卷積 使用BN穩(wěn)定學(xué)習(xí)，有...
...了對(duì)比，包括混合模型AGE，和其他純GAN方法的變種,例如DCGAN和WGAN-GP。數(shù)據(jù)集為ColorMNIST，CelebA和CIFAR-10。在實(shí)驗(yàn)中，使用了Inception score，MS-SSIM和Independent Wasserstein critic作為評(píng)估指標(biāo)。為了綜合分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，結(jié)果采用了每個(gè)算法...
...我們看幾個(gè)在實(shí)際中應(yīng)用的例子。GAN在圖像中的應(yīng)用——DCGAN為了方便大家更好地理解生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的工作過(guò)程，下面介紹一個(gè)GAN的使用場(chǎng)景——在圖片中的生成模型DCGAN。在圖像生成過(guò)程中，如何設(shè)計(jì)生成模型和判別模型呢...
...穩(wěn)定性問(wèn)題 The Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) paper 和 DCGAN Code 它可以用于在沒(méi)有任何監(jiān)督的情況下學(xué)習(xí)功能的層次結(jié)構(gòu)。 另外，查看 DCGAN used for Image Superresolution Step 4: 建立項(xiàng)目 做是成為專(zhuān)家的關(guān)鍵。 嘗試建...
...穩(wěn)定性問(wèn)題 The Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) paper 和 DCGAN Code 它可以用于在沒(méi)有任何監(jiān)督的情況下學(xué)習(xí)功能的層次結(jié)構(gòu)。 另外，查看 DCGAN used for Image Superresolution Step 4: 建立項(xiàng)目 做是成為專(zhuān)家的關(guān)鍵。 嘗試建...
...ord、 Luke Metz 以及 Soumith Chintala 等人實(shí)例化的一個(gè)被稱(chēng)作 DCGAN 的生成對(duì)抗模型取得了非常好的結(jié)果。他們的研究發(fā)表在論文：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks。Vincent Dumoulin 和 Ishm...
...在嘗試解決，但是效果不盡人意，比如最有名的一個(gè)改進(jìn)DCGAN依靠的是對(duì)判別器和生成器的架構(gòu)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)枚舉，最終找到一組比較好的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)置，但是實(shí)際上是治標(biāo)不治本，沒(méi)有徹底解決問(wèn)題。而今天的主角Wasserstein GAN（下...
...正則項(xiàng)是生效的。實(shí)驗(yàn)代碼修改自：https://github.com/LynnHo/DCGAN-LSGAN-WGAN-WGAN-GP-Tensorflow實(shí)驗(yàn)一：普通的 DCGAN 網(wǎng)絡(luò)，每次迭代生成器和判別器各訓(xùn)練一個(gè) batch。不帶正則項(xiàng)，在25個(gè)epoch之后模型開(kāi)始坍縮帶有正則項(xiàng)，模型能一直穩(wěn)定訓(xùn)...
...。論文在2016年7月26號(hào)發(fā)布于 arXiv 上，介紹了如何使用 DCGAN 網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行圖像補(bǔ)全。體驗(yàn)一下半監(jiān)督學(xué)習(xí)。將產(chǎn)生式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）拓展到半監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過(guò)強(qiáng)制判別器來(lái)輸出類(lèi)別標(biāo)簽。我們?cè)谝粋€(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個(gè)產(chǎn)生式模型...
...。結(jié)果，鑒別器總是不確定其輸入是否是真實(shí)的。?摘自DCGAN論文。生成器網(wǎng)絡(luò)在這里實(shí)現(xiàn)。注意：完全連接層和池化層的不存在在DCGAN論文中，作者描述了一些深度學(xué)習(xí)技術(shù)的組合，它們是訓(xùn)練GAN的關(guān)鍵。這些技術(shù)包括：（i）...
...用了Facebook 人工智能研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCGAN）。?由生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）產(chǎn)生的獨(dú)特人臉?研發(fā)團(tuán)隊(duì)用由100個(gè)0到1的實(shí)數(shù)組成的1個(gè)向量Z來(lái)代表每一張圖像。通過(guò)計(jì)算出人類(lèi)圖像的分布，生成器就可以用高斯分...
...速度，解決了原始WGAN收斂緩慢的問(wèn)題：雖然還是比不過(guò)DCGAN，但是因?yàn)閃GAN不存在平衡判別器與生成器的問(wèn)題，所以會(huì)比DCGAN更穩(wěn)定，還是很有優(yōu)勢(shì)的。不過(guò)，作者憑什么能這么說(shuō)？因?yàn)橄旅娴膶?shí)驗(yàn)體現(xiàn)出，在各種不同的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)...
...編碼器 去噪自編碼器 變分自編碼器 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) GAN DCGAN 應(yīng)用領(lǐng)域（待擴(kuò)展） 推薦系統(tǒng) 機(jī)器視覺(jué) CV 自然語(yǔ)言處理 NLP 生物信息 常用工具 數(shù)據(jù)分析 NumPy Pandas 科學(xué)計(jì)算 SciPy 可視化 Matplotlib Seaborn 機(jī)器學(xué)習(xí) scikit...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
