参考资料： 1、https://github.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-Tutorials 2、《Generative Adversarial Net》 直接介绍GAN可能不太容易理解，所以本次会顺着几个具体的问题讨论并介绍GAN(个人理解有限，有错误的希望各位大佬指出)，本来想做代码介绍的，但是关于eriklindernoren的GAN系列实
tf中WGAN-GP实战 文章目录 tf中WGAN-GP实战1. 任务2. WGAN模型3. WGAN训练4. 数据集处理 1. 任务 利用DCGAN对Anmie数据集生成 2. WGAN模型 # 定义WGAN-GP过程 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers class Gene
我已经有两年 ML 经历，这系列课主要用来查缺补漏，会记录一些细节的、自己不知道的东西。 这是我的李宏毅老师 GAN 系列第6篇笔记，GAN 系列： 1：Basic Idea 2：Conditional GAN 3：Unsupervised Conditional Generation 4：Theory behind GAN 5：fGAN: General Framework of GAN 本节内容综述
jittor代码 import jittor as jt from jittor import init from jittor import nn from jittor.dataset.mnist import MNIST import jittor.transform as transform import argparse import os import numpy as np import math import sys import cv2
关于Wasserstein GAN的讲解，深入浅出，很棒，收藏！ 【知乎】令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 代码实现： https://github.com/martinarjovsky/WassersteinGAN
该视频包括WGAN以及Lipschitz的各种实现方式的介绍。先导知识列表：神经网络、深度学习、GANs、Lipschitz 在训练的初始阶段，两个分布之间基本上是完全不重叠的
wgan之前, 原始GAN出现了什么问题? https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/10305125.html 判别器越好，生成器梯度消失越严重 一句话概括：最小化第二种生成器loss函数，会等价于最小化一个不合理的距离衡量，导致两个问题，一是梯度不稳定，二是collapse mode即多样性不足。 WGAN WGAN成功的
Wasserstein GAN Paper:https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf Code:https://github.com/igul222/improved_wgan_training 参考： https://lilianweng.github.io/lil-log/2017/08/20/from-GAN-to-WGAN.html https://vincentherrmann.github.io/blog/wasserstein/ （阅读笔记） 1.I
SGAN:用自己的图片 # 导入需要的包 from PIL import Image # Image 用于读取影像 from skimage import io # io也可用于读取影响，效果比Image读取的更好一些 import tensorflow as tf # 用于构建神经网络模型 import matplotlib.pyplot as plt # 用于绘制生成影像的结果
GAN GAN 的原理和推导 WGAN WGAN 原理 WGAN 的来龙去脉 InfoGAN infoGAN 解读 infoGAN 公式推导 infoGAN 论文解读 变分推断 变分推断及其求解方法 变分推断 pix2pix pix2pix 论文解读 cycleGAN CycleGAN 论文笔记
大部分的文章讲WGAN都会从GAN开始扯，然后到WGAN这里直接扔出一个公式 或者 然后开始讲这就
Wasserstein GAN (WGAN) 在一些情况下，用 JS散度来衡量两个分布的远近并不适合： 1. 数据是高维空间中的低维流形（manifold），两个分布在高维空间中的 overlap 少到可以忽略。 2. 由于 sampling 的局限性，即使两个分布之间真的存在一定的 overlap，但如果采样的数据不够多的话，
