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在实习期间，为提升技能和准备未来的课题，我深入研究了GAN，特别是DCGAN，通过实践编写了生成手写数字的代码。尽管这是GAN系列的第一篇文章，我决定从代码和结果演示入手，以吸引读者对GAN系列产生兴趣。GAN，由Ian Goodfellow在2014年提出，是深度学习领域的一大创新。它包含生成器和判别器的零和博弈结构，...
生成对抗网络系列(3)——cGAN及图像条件3.1 DCGANDCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）是将GAN中的generator和discriminator替换为卷积神经网络（CNN）的一种变种。这种替换极大地提升了GAN生成图像的质量和稳定性。DCGAN的G和D结构如下：在将D和G换成CNN后，重新在服装数据集上运行，...
生成模型GAN系列的改进和发展主要包括以下几个方面：CGAN：核心改进：引入了条件变量，使得模型可控并适用于有监督学习。应用：通过条件变量的引入，CGAN可以在生成过程中考虑额外的信息，从而生成符合特定条件的样本。DCGAN：核心改进：通过CNN结构稳定了基础架构，开启了GAN在图像生成的可能。特点：DCGAN使用...
在深入研究升思框架后，本篇文章将带您体验如何通过升思实现DCGAN生成漫画头像。首先，让我们回顾一下升思框架的官方文档，它为我们提供了一个实现基于DCGAN的漫画头像生成系统的蓝图。在升思官网下载notebook源码，我使用的是Windows环境下anaconda环境的jupyter notebook。接下来，让我们逐步构建DCGAN。GAN...
判别器损失值过高时，应关注生成器训练效果和判别器性能。若损失值持续偏高，可能生成器训练不够充分，或判别器过于强大。考虑降低判别器学习率或精简生成器训练参数，可能有助于改善这一情况。同时，在生成器中加入Dropout层，有助于提升模型泛化能力，从而优化判别器损失。
工作原理：生成器通常是一个多层神经网络，输入是一个随机噪声向量，输出是生成的数据（如图像）。判别器也是一个多层神经网络，输入是真实数据或生成数据，输出是一个概率值，表示输入数据为真实数据的概率。示例：DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）是一个典型的单判别器单生成器结构...
生成对抗网络（GAN）是近年来无监督学习领域的重要进展，其应用广泛，热度持续上升，论文数量与传统CNN架构不相上下。本文将简要介绍GAN的主流模型结构，从单判别器单生成器，到多判别器单生成器，再到单判别器多生成器，最后探讨增加分类器与多个生成器多个判别器的结构。以DCGAN模型为例，其基本结构是...
在Mindspore中体验DCGAN生成漫画头像的过程如下：环境准备：在Windows环境下，使用anaconda安装jupyter notebook。确保安装了mindvision库，该库对于图像处理和生成任务非常关键。数据准备：下载并配置用于训练的数据集。这些数据集将用于训练生成器和判别器。网络结构构建：生成器：使用转置卷积层从随机噪声中生成...
D：表示判别器对输入图片x是否来自训练集的概率估计。G：表示生成器将隐向量z映射为数据空间的函数。D)：表示生成器输出被判别器识别为真图片的概率估计。极大极小博弈：判别器D试图最大化预测真伪的准确率。生成器G试图最小化D预测生成图片为假的概率。GAN的损失函数通过这一博弈来优化模型。DCGAN拓展...
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张3
发布于 2025-07-27
