『TensorFlow』以GAN为例的神经网络类范式 『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上 『TensorFlow』通过代码理解gan网络_中 一.计算图效果以及实际代码实现 计算图效果 实际模型实现 相关介绍移步我的github项目. 二.生成器与判别器设计 生成器 相关参量, 噪声向量z维度:100 标签向量y维度:10(如果有的话) 生成器features控制参量gf标量值:64 生成器features控制参量gfc标量值:1024 无标签训练, 1

0902-用GAN生成动漫头像 目录 一.概述 二.代码结构 三.model.py 3.1 生成器 3.2 判别器 四.参数配置 五.数据处理 六.训练 七.随机生成图片 八.训练模型并测试 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.概述 本节将通过 GAN 实现一个生成动漫人物头像的例子. 在日本的技术博客网站上有个博主,利用 DCGAN 从 20 万张动漫头像中学习,最终能够利用程序自动生成动漫头像

目录 使用前准备 数据集 定义参数 构建网络 构建G网络 构建D网络 构建GAN网络 关于GAN的小trick 训练 总结 参考 这一篇博客以代码为主,主要是来介绍如果使用keras构建一个DCGAN,然后基于DCGAN,做一个自动生成动漫头像.训练过程如下(50轮的训练过程)" 关于DCGAN或者GAN的相关知识,可以参考GAN网络入门教程.建议先了解相关知识,再来看这一篇博客. 项目地址:GitHub 使用前准备 首先的首先,我们肯定是需要数据集的,这里使用的数据集来自kaggle--Ani

GAN Theory Modifyingthe Optimization of GAN 题目 内容 GAN   DCGAN   WGAN   Least-square GAN   Loss Sensitive GAN   Energy-based GAN   Boundary-seeking GAN   Unroll GAN   Different Structure from the Original GAN 题目 内容 Conditional GAN   Semi-supervised GA

目录 Prepare 在上篇博客(AN网络之入门教程(四)之基于DCGAN动漫头像生成)中,介绍了基于DCGAN的动漫头像生成,时隔几月,序属三秋,在这篇博客中,将介绍如何使用条件GAN网络(conditional GAN)生成符合需求的图片. 做成的效果图如下所示,"一键起飞". 项目地址:Github 在阅读这篇博客之前,首先得先对GAN和DCGAN有一部分的了解,如果对GAN不是很了解的话,建议先去了解GAN网络,或者也可以参考一下我之前的博客系列. 相比较于普通的GAN网络,c

引自:GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo 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 :-) GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversaria

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA

生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow等人于2014年提出,它可以替代VAE来学习图像的潜在空间.它能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区别,从而生成相当逼真的合成图像. 1.GAN是什么? 简单来说就是由两部分组成,生成器generator网络和判别器discriminator网络.一部分不断进化,使其对立部分也不断进化,实现共同进化的过程. 对GAN的一种直观理解是,想象我们想要试图生成一个二次元头像.一开始,我们并

参考资料 GAN原理学习笔记 生成式对抗网络GAN汇总 GAN的理解与TensorFlow的实现 TensorFlow小试牛刀(2):GAN生成手写数字 参考代码之一 #coding=utf-8 #http://blog.csdn.net/u012223913/article/details/75051516?locationNum=1&fps=1 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

小程序利用canvas 绘制图案 (生成海报, 生成有特色的头像) 微信小程序生成特色头像,海报等是比较常见的.下面我来介绍下实现该类小程序的过程. 首先选择前端来通过 canvas 绘制.这样比较节省成本,效率也高. 小程序使用uniapp 来进行开发,方便后期打包为微信,百度等小程序. 可以扫码体验下 我的小程序 制作个性化的头像, 下面介绍使用 wxml2canvas 生成头像的小程序的制作过程 创建项目 使用HBuilderX 创建一个 uni-app 的项目,可以参照uniapp 官网

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27343585 本文完整代码地址:Generative Adversarial Networks (GANs) with 2D Samples 50行GAN代码的问题 Dev Nag写的50行代码的GAN,大概是网上流传最广的,关于GAN最简单的小例子.这是一份用一维均匀样本作为特征空间(latent space)样本,经过生成网络变换后,生成高斯分布样本的代码.结构非常清晰,却有一个奇怪的问题,就是判别器(Disc

这里简单总结一下关于二维码的扫描与生成,用的是原生的AVFoundation框架,其实这个框架目前功能还是够用的,不过这里推荐一个二维码扫描的第三方(face++),网址就不贴了,直接度娘就OK,里面的内容足够丰富,感兴趣的朋友可以自己去倒弄一下. 一.二维码的扫描 步骤: 1.创建输入视频设备(默认是后置摄像头) 2.创建输入设备对象 3.创建元数据输出设备 4.创建session目的是将输入和输出联系在一起) 5.把输出设备添加到session,将输入设备添加到session 6.设置数据源

JMeter性能测试5.0时代之-多维度的图形化HTML报告 快速入门 1.确认基本配置 在jmeter.properties或者user.properties确认如下配置项: jmeter.save.saveservice.bytes = truejmeter.save.saveservice.label = truejmeter.save.saveservice.latency = truejmeter.save.saveservice.response_code = truejmeter.

<Generative Adversarial Nets>是 GAN 系列的鼻祖.在这里通过 PyTorch 实现 GAN ,并且用于手写数字生成. 摘要: 我们提出了一个新的框架,通过对抗处理来评估生成模型.其中,我们同时训练两个 model :一个是生成模型 G,用于获取数据分布:另一个是判别模型 D,用来预测样本来自训练数据而不是生成模型 G 的概率.G 的训练过程是最大化 D 犯错的概率.这个框架对应于一个极小极大的二人游戏.在任意函数 G 和 D 的空间中,存在着一个唯一的解,G 恢

一.前期学习经过 GAN(Generative Adversarial Nets)是生成对抗网络的简称,由生成器和判别器组成,在训练过程中通过生成器和判别器的相互对抗,来相互的促进.提高.最近一段时间对GAN进行了学习,并使用GAN做了一次实践,在这里做一篇笔记记录一下. 最初我参照JensLee大神的讲解,使用keras构造了一个DCGAN(深度卷积生成对抗网络)模型,来对数据集中的256张小狗图像进行学习,都是一些类似这样的狗狗照片: 他的方法是通过随机生成的维度为1000的向量,生成大小为

传统方法中,如何衡量一个generator ?-- 用 generator 产生数据的 likelihood,越大越好. 但是 GAN 中的 generator 是隐式建模,所以只能从 P_G 中采样但没法根据 pdf 算 likelihood. 一个方法是把从 P_G 中采样得到的点当作是一个高斯分布的 mean,所有的 sample 都共享一样的 variance,然后就共同构成了 GMM 来估计 pdf ,然后就可以算 likelihood 了.困难是,要sample 几个点(要几个高斯)

1.根据时间生成m位随机数,最大13位随机数,并且不能保证首位不为0. 例子: function ran(m) { m = m > 13 ? 13 : m; var num = new Date().getTime(); return num.toString().substring(13 - m); } console.log(ran(5)); 2.根据Math的random函数生成的随机数截取m位,生成随机数最大不超过16位,能保证首位不为0. 例子 function rand(m) { m

作为Linux 下的程序开发人员,大家一定都遇到过Makefile ,用make 命令来编译自己写的程序确实是很方便.一般情况下,大家都是手工写一个简单Makefile ,如果要想写出一个符合自由软件惯例的Makefile 就不那么容易了.在本文中,将给大家介绍如何使用autoconf 和automake 两个工具来帮助我们自动地生成符合自由软件惯例的Makefile ,这样就可以象常 见的GNU 程序一样,只要使用"./configure" ,"make" ,&q

application.properties ## mapper xml 文件地址 mybatis.mapper-locations=classpath*:mapper/*Mapper.xml ##数据库url spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/shiro?characterEncoding=utf8&useSSL=false ##数据库用户名 spring.datasource.username=root ##数据库密码 spr

最近做了一个微信内访问的H5页面,长按分享图片发送朋友邀请的海报,网上搜索资料,得出解决思路,用canvas将页面绘制生成图片, 问题:canvas 图片跨域. 解决过程(填坑历程): 1.从网上存在如图解决办法     img.crossOrigin  = ""   (专业采坑,数年).亲测无效.很是不解. 2.网上也存在后端服务解决 设置header头,或者nginx 服务配置等 允许访问.但是,存在问题(图片大部分为了优化,都会存放在第三方cdn.上面.这是第三方的配置,是否允许