使用pytorch构建gan模型的评估-爱代码爱编程
本文为此系列的第六篇对GAN的评估，上一篇为Controllable GAN。文中使用训练好的分类模型的部分网络提取特征将真实分布与生成分布进行对比来评估模型的好坏，若有不懂的无监督知识点可以看本系列第一篇。 原
【深度学习】写实转漫画——cyclegan原理解析-爱代码爱编程
1、前言 上一篇，我们讲解了按照指定文本标签生成对应图像的CGAN。本篇文章，我们讲CycleGAN。这个模型可以对图像风格进行转化，并且训练还是在非配对的训练集上面进行的，实用性挺大 原论文：Unpaired Imag
使用gan做图像超分——srgan，esrgan-爱代码爱编程
在GAN出现之前，使用的更多是MSE，PSNR,SSIM来衡量图像相似度，同时也使用他们作为损失函数。 但是这些引以为傲的指标，有时候也不是那么靠谱： MSE对于大的误差更敏感，所以结果就是会倾向于收敛到期望附近，表现为丢失高频信息。同时根据实验，MSE的收敛效果也差于L1： 但是只使用L1也有问题，现在通常的做法是多种损失混合使用，比如MS
股票价格预测 | python使用gan预测股票价格-爱代码爱编程
文章目录 效果一览 文章概述 代码设计 效果一览 文章概述 生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，用于生成以假乱真的数据。然
agent-爱代码爱编程
大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）任务中取得了巨大成功，但在作为代理（agent）时，它们的表现远远落后于基于API的模型。如何将代理能力集成到通用LLMs中，成为一个关键且紧迫的问题。现有的研究主要集中在提示工程或特定任务的框架调度上，但这些方法存在成本高、安全性问题等限制。 目前开源大型语言模型（LLMs）在一般代理任务中典型的两种幻觉
gan：对抗生成网络【通俗易懂】-爱代码爱编程
一、概述 对抗生成网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：生成器G和判别器D。这两个网络被训练来协同工作，以生成接近真实数据的新样本。 生成器的任务是接收一个随机噪声向量，并将其转换为与真实数据相似的假样本
gan生成对抗网络介绍_gan genera-爱代码爱编程
GAN简介 GAN 全称是Generative Adversarial Networks，即生成对抗网络。 “生成”表示它是一个生成模型，而“对抗”代表它的训练是处于一种对抗博弈状态中的。 一个可以自己创造数据的网络！
gan生成对抗性网络-爱代码爱编程
一、GAN原理 出发点：机器学习中生成模型的问题 无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分 特点： 不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络，其拟合能力最好 G(Generator)：用于捕获数
图像生成：pytorch实现一个简单的对抗生成网络模型-爱代码爱编程
图像生成：Pytorch实现一个简单的对抗生成网络模型 前言相关介绍具体步骤准备并读取数据集定义生成器定义判别器定义损失函数定义优化器开始训练完整代码 训练生成的图片 前言 由于本人水平
深度学习500问——chapter07：生成对抗网络（gan）（3）-爱代码爱编程
文章目录 7.5 GAN的应用（图像翻译） 7.5.1 什么是图像翻译 7.5.2 有监督图像翻译：pix2pix 7.5.3 其他图像翻译的tricks 7.5.4 如何生成高分辨率图像和高分辨率视频 7.5.5 有监督的图像翻译的缺点 7.5.6 无监督图像翻译：CycleGAN 7.5.7 多领域的无监督图像
深度学习500问——chapter07：生成对抗网络（gan）（2）-爱代码爱编程
文章目录 7.2 GAN的生成能力评价 7.2.1 如何客观评价GAN的生成能力 7.2.2 Inception Score 7.2.3 Mode Score 7.2.5 Wasserstein distance 7.2.6 Fréchet Inception Distance (FID) 7.2.7 1-Neare
深度学习500问——chapter07：生成对抗网络（gan）（1）-爱代码爱编程
文章目录 7.1 GAN基本概念 7.1.1 如何通俗理解GAN 7.1.2 GAN的形式化表示 7.1.3 GAN的目标函数是什么 7.1.4 GAN的目标函数和交叉熵有什么区别 7.1.5 GAN的Loss为什么降不下去 7.1.6 生成式模型、判别式模型的区别 7.1.7 什么是mode collapsing
【深度学习】图像风格混合——stylegan2原理解析-爱代码爱编程
1、前言 上一篇文章，我们详细讲解了StyleGAN的原理。这篇文章，我们就来讲解一下StyleGAN2，也就是StyleGAN的改进版。 原论文：Analyzing and Improving the Image Qu
使用pytorch构建控制生成gan(controllable gan)网络模型-爱代码爱编程
本文为此系列的第五篇Controllable GAN，上一篇为Conditional GAN。文中使用训练好的模型和优化噪声向量来操纵生成图像的特定属性，若有不懂的无监督知识点可以看本系列第一篇。 原理 本文主
gan（生成对抗网络）_gan生成对抗网络-爱代码爱编程
算法流程 G：G是一个生成器，随机噪声输入，图片输出G（z），选择噪声输入的原因是引入这种随机性，带来生成的多样性。 D：D是一个判别器，判断图片是否真实输入为图片，生成二分类0-1（sigmoid激活输出）。 流程：G由设计噪声生成一张图片，判别器接受真实的图片和生成的图片，尽量将两者区分开，将正确辨别真实和生成图片与否作为判别器的损失，生成器的损
gan-爱代码爱编程
简介 生成对抗神经网络（Generative Adversarial Nets，GAN）是一种深度学习的框架，它是通过一个相互对抗的过程来完成模型训练的。典型的GAN包含两个部分，一个是生成模型（GenerativeModel，简称G），另一个是判别模型（Discriminative Model，简称D）。生成模型负责生成与样本分布一致的数据，目标是欺
【神经网络】生成对抗网络gan-爱代码爱编程
生成对抗网络GAN 欢迎访问Blog总目录！ 文章目录 生成对抗网络GAN1.学习链接2.GAN结构2.1.生成模型Generator2.2.判别模型Discrimintor2.3.伪代码 3.优缺点3
一文介绍cnn/rnn/gan/transformer等架构 ！！-爱代码爱编程
文章目录 前言 1、卷积神经网络（CNN） 2、循环神经网络（RNN） 3、生成对抗网络（GAN） 4、Transformer 架构 5、Encoder-Decoder架构 前言 本文旨在介绍深度学习架构，包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-D
【深度学习】图像风格混合——stylegan原理解析-爱代码爱编程
1、前言 上一篇，我们讲了PGGAN的模型原理，本章我们就来讲解一下StyleGAN，这个模型能够自由控制图像的风格，细节变化等等，生成用户想要的图像，甚至从某种程度上说，其可以实现AI换脸。 PS：这篇文章其实我做了很
基于pytorch搭建你的生成对抗性网络_对抗生成网络pytorch-爱代码爱编程
前言 你听说过GANs吗？还是你才刚刚开始学？GANs是2014年由蒙特利尔大学的学生 Ian Goodfellow 博士首次提出的。GANs最常见的例子是生成图像。有一个网站包含了不存在的人的面孔，便是一个常见的GANs应用示例。也是我们将要在本文中进行分享的。 生成对抗网络由两个神经网络组成，生成器和判别器相互竞争。我将在后面详细解