dcgan专题

【GAN】DCGAN

生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理同样非常重要的DCGAN的原理如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-) 一、GAN原理介绍说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodf

【机器学习】深度卷积生成对抗网络（DCGAN）用于图像生成

1. 引言 1.1 DGGAN是什么？ DGGAN（Directed Graph embedding framework based on Generative Adversarial Network）是一种基于生成对抗网络（GAN）的有向图嵌入方法：基本定义：DGGAN是一种结合了对抗学习原理的图嵌入方法，旨在通过生成对抗网络来优化有向图的嵌入表示。主要思想： - DGGAN基于对

G2 - 人脸图像生成（DCGAN）

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊目录理论知识DCGAN原理模型结构逻辑结构物理结构模型实现前期准备1. 导入第三方库2. 修改随机种子(相同的随机种子，第i次随机的结果是固定的)3. 设置超参数4. 导入数据模型定义1. 编写权重初始化函数2. 定义生成器3. 创建生成器4. 定义判别器5. 创建判别器6. 定义训练参数7.

Paddle 实现DCGAN

传统GAN 传统的GAN可以看我的这篇文章：Paddle 基于ANN（全连接神经网络）的GAN（生成对抗网络）实现-CSDN博客 DCGAN DCGAN是适用于图像生成的GAN，它的特点是：只采用卷积层和转置卷积层，而不采用全连接层在每个卷积层或转置卷积层之间，插入一个批归一化层和ReLU激活函数转置卷积层转置卷积层执行的是转置卷积或反卷积的操作，即它是常规卷积层的反向操作。它接

深度学习--DCGAN

代码之后的注释和GAN的一样，大家如果已经掌握GAN，可以忽略掉哦！！！在学习DCGAN之前，我们要先掌握GAN，深度学习--生成对抗网络GAN-CSDN博客这篇博客讲的就是GAN的相关知识，还是很详细的。 DCGAN论文：1511.06434 (arxiv.org) 我们先来了解一下DCGAN的原理 DCGAN原理在学习原理之前，我们要先复习一下GAN的结构，如下图

深度学习之DCGAN

目录须知转置卷积 DCGAN 什么是DCGAN 生成器代码判别器代码补充知识 LeakyReLU（x） torch.nn.Dropout torch.nn.Dropout2d DCGAN完整代码运行结果图形显示须知在讲解DCGAN之前我们首先要了解转置卷积和GAN 关于GAN在这片博客中已经很好的说明了：深度学习之GAN网络-CSD

PyTorch版本DCGAN实现的注解

PyTorch版本DCGAN实现的注解该篇博文是对PyTorch官方Examples中DCGAN（Deep Convolution Generative Adversarial Networks）实现过程中的一些细节要点的注解首先是对该脚本运行参数的一些说明： —dataset 指定训练数据集—dataroot 指定数据集下载路径或者已经存在的数据集路径—workers DataLoad

基于Keras的DCGAN实现

基于Keras的DCGAN实现说明：所有图片均来自网络，如有侵权请私信我删参考资料基于Keras的DCGAN实现的外文博客：GAN by Example using Keras on Tensorflow BackendGitHub上关于GAN网络实现技巧文章：How to Train a GAN? Tips and tricks to make GANs work提出DCGAN网络的

【图像合成】基于DCGAN典型网络的MNIST字符生成（pytorch）

关于近年来，基于卷积网络（CNN）的监督学习已经在计算机视觉应用中得到了广泛的采用。相比之下，无监督使用 CNN 进行学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望能有所帮助缩小了 CNN 在监督学习和无监督学习方面的成功之间的差距。我们介绍一类称为深度卷积生成的 CNN 对抗性网络（DCGAN），具有一定的架构限制，以及证明他们是无监督学习的有力候选人。训练在各种图像数据集上

Pytorch实战3：DCGAN深度卷积对抗生成网络生成动漫头像

版权申明：本文章为本人原创内容，转载请注明出处，谢谢合作！实验环境： 1.Pytorch 0.4.0 2.torchvision 0.2.1 3.Python 3.6 4.Win10+Pycharm 本项目是基于DCGAN的，代码是在《深度学习框架PyTorch：入门与实践》第七章的配套代码上做过大量修改过的。项目所用数据集获取：点击获取提取码：g5qa，感谢知乎用户何之源爬取的数据

PyTorch深度学习实战（32）——DCGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战（32）——DCGAN详解与实现 0. 前言1. 模型与数据集分析1.1 模型分析1.2 数据集介绍 2. 构建 DCGAN 生成人脸图像小结系列链接 0. 前言 DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 是基于生成对抗网络 (Convolutional Generative

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）是一种生成模型，它使用深度卷积神经网络来生成新数据样本的任务。以下是有关 DCGAN 的一些要点：建筑： DCGAN由生成器和鉴别器网络组成。生成器负责从随机噪声中生成真实的数据样本。鉴别器试图区分真实数据样本和生成器生成的数据样本。卷积层： DCGAN 在生成器和鉴别器中使用卷积层来捕获数据中的空间层次结构和模式。卷积层有助于学习局部特征，对

基于DCGAN的动漫头像生成神经网络实现

一、前言 1、什么是DCGAN？ 2、DCGAN的TensorFlow实现 3、什么是转置卷积？ 4、转置卷积的Tensorflow实现 5、Batch Normalization解读本文假设读者已经了解GAN及CNN的基本原理实现，如不清楚可参考以下文章：基于GAN的的mnist训练集图片生成神经网络实现基于CNN的验证码识别神经网络实现二、实战 1、训练数据处理

DCGAN生成网络模型

DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Network）是一种生成对抗网络（GAN）的变体，专门设计用于生成图像。它结合了卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络的概念，旨在生成具有高质量的逼真图像。以下是DCGAN的一些关键特征和设计原则：去全连接层： DCGAN中的生成器和判别器网络中通常不包含全连接层，而是使用卷积层和反卷积层。

DCGAN 使用指南：将卷积神经网络和对抗网络结合，适用于生成小尺寸的图像

DCGAN 使用指南：将卷积神经网络和对抗网络结合网络结构细节设计论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.06434 项目代码：https://github.com/tensorlayer/DCGAN.git DCGAN 适用于生成小尺寸的图像，并且具有简单易用的优势 StyleGAN 适用于生成高分辨率、高质量的图像，并且具有对风格的

DCGAN 使用指南：将卷积神经网络和对抗网络结合，适用于生成小尺寸的图像

DCGAN 使用指南：将卷积神经网络和对抗网络结合网络结构细节设计论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.06434 项目代码：https://github.com/tensorlayer/DCGAN.git DCGAN 适用于生成小尺寸的图像，并且具有简单易用的优势 StyleGAN 适用于生成高分辨率、高质量的图像，并且具有对风格的

GAN：DCGAN-深度卷积生成对抗网络

论文：https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf 发表：ICLR 2016 一、架构创新 1：全卷积网络：用逐步卷积代替确定性的空间池化函数（如maxpooling），使网络学习自己的空间下采样。使用这种方法，允许它学习他自己的空间上采样和鉴别器。 2：取消卷积特征之上的全连接层：gap平均池化层提升了模型的稳定性，但降低了收敛速度。 3

深度学习-DCGAN试玩

深度学习-DCGAN试玩 GANDCGAN GAN 简单讲下GAN原理，数学公式什么的就不贴了，有兴趣可以百度，很多的，有一定数学基础的可以去研究研究，那个是GAN的理论基础。直觉的说，GAN就是生成东西，生成的东西是基于我给定的训练集的样本的分布，即我的让我的模型去学习我样本的分布，让他们尽可能接近，然后模型就可以生成同样分布的东西，因为理论上分布是连续的，所以可以无限生

【Tensorflow+Keras】keras实现条件生成对抗网络DCGAN--以Minis和fashion_mnist数据集为例

1 引言条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets，简称CGAN)是GAN的改进。举例如图所示，如果使用Minist数据集在GAN中，在训练时，随机初始化一个和图片大小一致的矩阵和原始图片的矩阵进行博弈，产生一个新的类似于原始图片的网络。在Conditional GAN中，在训练时，会同时输入label，告诉当前网络生成的图片是数字

【Tensorflow tf 掏粪记录】笔记六——DCGAN

DC_GAN与之前的生成MNIST数据集的项目一样，同样是利用了GAN神经网络的特性。让机器学会模仿并生成类似的图片。只是这里不同的是，鉴别器的神经网路由全连接神经网络改成了卷积神经网络。同样的，生成器的神经网络也变成了反卷积神经网络，毕竟这次的SVHM数据集比MNIST数据集复杂。下图是DCGAN论文中关于反卷积的图片：项目代码 https://github.com/IronMas

图像生成——使用DCGAN生成卡通肖像

一、需要注意的几点： 1、生成器的网络和判别器的网络均不含池化层。 2、判别器的最后一层网络输出使用sigmoid激活，生成器的最后一层网络输出使用tanh激活。 3、生成器和判别器的网络结果呈对称形式如：生成器的第一层的卷积核大小，步长，输入通道，输出通道核判别器的最后一层卷积核大小，步长一致，输出通道，输入通道大小一致。（上图所示的是生成器，判别器的网络刚好对称，从后往前） 4

gan与dcgan训练自己的数据集

gan https://blog.csdn.net/weixin_50113231/article/details/122959899 dcgan 源码地址：https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow 安装教程环境配置将代码克隆到本地后首先按照官网所需依赖环境进行配置由于该文章比较早所以python与tensorflow最好按照要求进行安

基于DCGAN的猫脸生成器-tensorflow

代码参考了这个https://zhuanlan.zhihu.com/p/28329335 网络参考了这个https://github.com/AlexiaJM/Deep-learning-with-cats 数据集：用的跟第二篇参考里的数据集一样，http://academictorrents.com/details/c501571c29d16d7f41d159d699d0e7fb370

【Pytorch】DCGAN实战（四）：总结

DCGAN生成图像小结一、MINIST数据集测试1.1代码相关参数说明1.2训练过程（1）Epoch:2（2）Epoch:3（3）Epoch:4（4）Epoch:5（5）Epoch:10（6）Epoch:20（7）汇总二、牛津花卉数据集测试2.1代码相关参数说明2.2训练过程（1）Epoch:20（2）Epoch:50（3）Epoch:100（4）Epoch:200（5）Epoch:5