...，帮助你确定专注点目录1. 理解 GAN2. GAN： 一场革命 1. DCGAN 2. 改进的 DCGAN 3. 条件性 GAN 4. InfoGAN 5. Wasserstein GAN3. 结语理解 GAN如果你熟悉 GAN，可以跳过本节。如果你正在阅读本文，很有可能已听说 GAN 大有前途。这种夸张说法...
...越来越接近真实照片，直到判别器无法区分照片真假。 DCGAN（深度卷积对抗生成网络）是GAN的变体，是一种将卷积引入模型的网络。特点是： 判别器使用strided convolutions来替代空间池化，生成器使用反卷积 使用BN稳定学习，有...
...了对比，包括混合模型AGE，和其他纯GAN方法的变种,例如DCGAN和WGAN-GP。数据集为ColorMNIST，CelebA和CIFAR-10。在实验中，使用了Inception score，MS-SSIM和Independent Wasserstein critic作为评估指标。为了综合分析实验结果，结果采用了每个算法...
...我们看几个在实际中应用的例子。GAN在图像中的应用——DCGAN为了方便大家更好地理解生成式对抗网络的工作过程，下面介绍一个GAN的使用场景——在图片中的生成模型DCGAN。在图像生成过程中，如何设计生成模型和判别模型呢...
...稳定性问题 The Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) paper 和 DCGAN Code 它可以用于在没有任何监督的情况下学习功能的层次结构。 另外，查看 DCGAN used for Image Superresolution Step 4: 建立项目 做是成为专家的关键。 尝试建...
...ord、 Luke Metz 以及 Soumith Chintala 等人实例化的一个被称作 DCGAN 的生成对抗模型取得了非常好的结果。他们的研究发表在论文：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks。Vincent Dumoulin 和 Ishm...
...在尝试解决，但是效果不尽人意，比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判别器和生成器的架构进行实验枚举，最终找到一组比较好的网络架构设置，但是实际上是治标不治本，没有彻底解决问题。而今天的主角Wasserstein GAN（下...
...正则项是生效的。实验代码修改自：https://github.com/LynnHo/DCGAN-LSGAN-WGAN-WGAN-GP-Tensorflow实验一：普通的 DCGAN 网络，每次迭代生成器和判别器各训练一个 batch。不带正则项，在25个epoch之后模型开始坍缩带有正则项，模型能一直稳定训...
...。论文在2016年7月26号发布于 arXiv 上，介绍了如何使用 DCGAN 网络来进行图像补全。体验一下半监督学习。将产生式对抗网络（GAN）拓展到半监督学习，通过强制判别器来输出类别标签。我们在一个数据集上训练一个产生式模型...
...。结果，鉴别器总是不确定其输入是否是真实的。 摘自DCGAN论文。生成器网络在这里实现。注意：完全连接层和池化层的不存在在DCGAN论文中，作者描述了一些深度学习技术的组合，它们是训练GAN的关键。这些技术包括：（i）...
...用了Facebook 人工智能研究团队开发的深度卷积神经网络（DCGAN）。 由生成式对抗网络（GANs）产生的独特人脸 研发团队用由100个0到1的实数组成的1个向量Z来代表每一张图像。通过计算出人类图像的分布，生成器就可以用高斯分...
...速度，解决了原始WGAN收敛缓慢的问题：虽然还是比不过DCGAN，但是因为WGAN不存在平衡判别器与生成器的问题，所以会比DCGAN更稳定，还是很有优势的。不过，作者凭什么能这么说？因为下面的实验体现出，在各种不同的网络架构...
...编码器 去噪自编码器 变分自编码器 生成对抗网络 GAN DCGAN 应用领域（待扩展） 推荐系统 机器视觉 CV 自然语言处理 NLP 生物信息 常用工具 数据分析 NumPy Pandas 科学计算 SciPy 可视化 Matplotlib Seaborn 机器学习 scikit...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
