generative_adversarial_networks_101

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探索生成对抗网络的核心概念和实践实现

该项目全面介绍生成对抗网络(GANs)的基本概念和应用实践。内容涵盖多种GAN模型在MNIST和CIFAR-10数据集上的具体实现,包括DCGAN、CGAN等。通过详细的代码示例、训练过程和结果可视化,展示了GAN的工作原理。项目还提供丰富的参考资料和相关论文,为深入学习和实践GAN提供了有价值的资源。

GAN生成对抗网络深度学习人工智能图像生成Github开源项目

生成对抗网络 - GANs

本仓库介绍了生成对抗网络概念涉及的基本概念

"...过去10年机器学习领域最有趣的想法。" Yann LeCun

定义

生成对抗网络或GANs是由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio等人在2014年提出的框架。

GANs由两个模型组成,用人工神经网络表示:

  • 第一个模型称为生成器,旨在生成与预期数据相似的新数据。
  • 第二个模型称为判别器,旨在识别输入数据是"真实"的——属于原始数据集,还是"伪造"的——由造假者生成。
<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/27c3fa16-030b-4a34-a4d3-346ed4734db5.png" width="600"\> </p>

在这篇文章中了解更多:GANs — 生成对抗网络101

配置环境

  • 创建conda环境
(base)$: conda env create -f environment.yml
  • 激活环境
(base)$: conda activate gans_101
  • 运行!
(gans_101)$: python -m jupyter notebook

模型

使用MNIST和CIFAR-10数据集定义和训练一些模型。

MNIST数据集

CIFAR-10数据集

结果

使用Keras-TensorFlow训练模型。

MNIST数据集

生成对抗网络 - GANs

使用全连接层实现的GAN。笔记本

第0轮第100轮损失
GAN与MNISTGAN与MNISTGAN与MNIST

深度卷积生成对抗网络 - DCGANs

使用转置卷积技术实现的DCGAN。笔记本

第0轮第100轮损失
GAN与MNISTGAN与MNISTGAN与MNIST

条件生成对抗网络 - CGANs

使用全连接层和嵌入层实现的CGAN。笔记本

第0轮第100轮损失
CGAN与MNISTCGAN与MNISTCGAN与MNIST

上下文条件生成对抗网络 - CCGANs

使用U-Net和卷积神经网络实现的CCGAN。笔记本

第0轮第100轮损失
CGAN与MNISTCGAN与MNISTCGAN与MNIST

Wasserstein生成对抗网络 - WGANs

使用卷积神经网络实现的WGANs。笔记本

第0轮第100轮损失
WGAN与MNISTWGAN与MNISTWGAN与MNIST

最小二乘生成对抗网络 - LSGANs

使用全连接层实现的LSGANs。笔记本

第0轮第100轮损失
LSGAN与MNISTLSGAN与MNISTLSGAN与MNIST

CIFAR-10数据集

深度卷积生成对抗网络 - DCGANs

使用转置卷积技术实现的DCGANs。笔记本

第0轮第100轮损失
DCGAN与CIFAR-10DCGAN与CIFAR-10DCGAN与CIFAR-10

条件生成对抗网络 - CGANs

使用转置卷积和卷积神经网络以及拼接层实现的CGANs。笔记本

第0轮第100轮损失
CGAN与CIFAR-10CGAN与CIFAR-10CGAN与CIFAR-10

参考文献


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