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生成对抗网络 keras

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  • 使用keras创建一个简单的生成式对抗网络(GAN)

    AiTechYun编辑:yxy在本教程中,你将了解什么是生成式对抗网络(GAN),但在这里我不会讲解数学细节。在教程的最后,你会学习如何编写一个可以创建数字的简单生成式对抗网络(GAN)!?用比喻方法理解生成式对抗网络GAN理解生成式对抗网络GAN的最简单方法是通过一个简单的比喻:假设有一家商店从顾客那里购买某些种类的葡萄酒,之后进行再销售。?然而,有些恶意的顾客为了获得金钱而出售假酒。生成式对抗网络的组成部分使用上面的例子,我们可以想出一个生成式对抗网络GAN的架构。?GAN中有两个主要组件:生成器和鉴别器。使用Keras做一个简单的生成式对抗网络GAN现在你已了解生成式对抗网络GAN是什么以及它们的主要组成部分,现在我们可以开始使用Keras编写一个非常简单的代码。结论恭喜,你已经完成了本教程的最后部分,你将以直观的方式学习生成式对抗网络(GAN)的基础知识!另外,你在Keras库的帮助下实现了这个模型。
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  • 使用Keras实现生成式对抗网络GAN

    生成式对抗网络(GAN)自2014年提出以来已经成为最受欢迎的生成模型。本文借鉴机器之心对 2014 GAN 论文的解读,在本机运行该Keras项目。定义一个生成模型:def generator_model(): #下面搭建生成器的架构,首先导入序贯模型(sequential),即多个网络层的线性堆叠 model = Sequential() #添加一个全连接层拼接:def generator_containing_discriminator(g, d): #将前面定义的生成器架构和判别器架构组拼接成一个大的神经网络,用于判别生成的图片 model = Sequential如果不访问外国网站,可在其他地方找到要加载的mnist.npz文件,把它放到Keras安装目录下的~.kerasdatasets,也可以。而Keras的函数mnist.load_data()加载的MNIST数据集是原始的像素值。6.
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  • 不到 200 行代码 教你如何用 Keras 搭建生成对抗网络(GAN)

    生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出,是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一。为此,本文将以深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional GAN,DCGAN)为例,介绍如何基于 Keras 2.0 框架,以 Tensorflow 为后端,在 200 行代码内搭建一个真实可用的如上所述,这里我们需要搭建两个模型:一个是判别器模型,代表警察;另一个是对抗模型,代表制造假币的犯罪分子。判别器模型下面代码展示了如何在 Keras 框架下生成判别器模型。,对抗模型的基本结构是判别器和生成器的叠加。接着,对判别器模型和对抗模型轮流展开训练。如下图展示了判别器模型训练的基本流程。在 Keras 框架下的实现代码如下所示。
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  • 使用生成式对抗网络进行图像去模糊

    AiTechYun编辑:yuxiangyu本文主要讨论使用生成式对抗网络实现图像去模糊。代码:https:github.comRaphaelMeudecdeblur-gan生成对抗网络在生成对抗网络中,两个网络进行对抗训练。生成器通过创建逼真的假输入来误导鉴别器。首先,让我们看看神经网络架构!生成器生成器旨在重现清晰的图像。网络基于ResNet模块。它跟踪应用于原始模糊图像的演变。?DeblurGAN生成网络的结构核心是用于对原始图像进行重新采样的9个ResNet模块。让我们看看Keras的实现。这可以改善生成对抗网络的收敛性。
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  • 使用以 Tensorflow 为后端的 Keras 构建生成对抗网络的代码示例

    注:本文的相关链接请访问文末【阅读原文】生成式对抗网络(GAN)是近期深度学习领域中最有前景的发展之一。GAN由Ian Goodfellow于2014年推出,它通过分别训练两个相互竞争和合作的深度网络(称为生成器和鉴别器)来进军无监督学习的问题。 在训练过程中,两个网络最终都会学习到如何执行各自任务。在GAN中,有两个深度网络耦合在一起,使得梯度的反向传播具有挑战性,因为反向传播需要进行两次。 深度卷积生成式对抗网络(DCGAN)展示了如何构建实用GAN的模型,该GAN能够自己学习如何合成新图像。鉴别模型的keras代码 反模型图三中展示了生成-鉴别模型,生成器部分尝试骗过鉴别器并同时读取鉴别器的反馈。代码4给出了keras的代码实现。训练GAN模型由于其深度需要极强的耐心,下面罗列了几点:产生的图片看起来像噪声:对鉴别器和生成器的网络层之间添加dropout。
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  • 实战生成对抗网络:DCGAN

    在上一篇文章《实战生成对抗网络:生成手写数字》中,我们使用了简单的神经网络来生成手写数字,可以看出手写数字字形,但不够完美,生成的手写数字有些毛糙,边缘不够平滑。生成对抗网络中,生成器和判别器是一对冤家。要提高生成器的水平,就要提高判别器的识别能力。自然的,为了提高生成对抗网络的手写数字生成质量,我们是否也可以采用卷积神经网络呢?答案是肯定的,不过和《一步步提高手写数字的识别率(3)》中随便采用一个卷积神经网络结构是不够的,因为生成对抗网络中,有两个神经网络模型互相对抗,随便选择网络结构,容易在迭代过程中引起振荡,难以收敛。→ 128x32x32 → 64x64x3如果采用keras实现上述模型,非常简单。
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  • 生成型对抗性网络介绍与实现原理

    它是一笔手工画,我们的任务是训练网络,让它能生成类似风格的一笔手工画。接下来我们要构造两个网络,这两个网络性质上属于一阴一阳是一种相互对抗的关系。其中一个网络叫生成者,另一个网络叫做鉴别者,生成者网络的任务是生成尽可能类似上面图像的图片,鉴别者的任务是学会识别上面图像的特点,然后识别输入给它的图片到底是真实图片还是有生成者构造的图片,因此两个网络是互为博弈的关系下图给出了鉴别者与识别者组成的对抗性生成型网络的结构图:?接下来我们看看生成者网络的实现代码:class Model(tf.keras.Model): def __init__(self): super(Model, self).由于对抗性生成型网络的训练过程较为复杂,有必要单独着重讲解,因此本节只给出网络的实现代码,下一节我们看看如何有效的训练两个网络。
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  • (大结局)左右互搏:生成型对抗性网络的强大威力

    生成型对抗性网络,简称GEN,在2014年时被发明。生成型对抗性网络一个非常显著的特点是左右互搏。它由两个子网络构成,一个子网络叫generator,它负责构造图片或相应数据,另一个网络叫discriminator,负责判断前者构造数据的质量。生成的,整个流程结束,此时generator产生的图像与来自训练数据的图像已经相像得无法分辨了,对抗性生成型网络的运行流程如下:?使用人工智能合成新闻主播名叫小萌,她的原型来自于央视的一名主持人,这名AI合成主持人已经做到人眼看不出她是虚拟的,不论是举手投足还是细微表情的展现上,都与真人无异,我想搜狗所用的技术,应该就是我们今天谈到的生成型对抗性网络生成型对抗性网络是我们接触的所有类型网络中最为复杂的一种。
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  • 生成型对抗性网络入门实战一波流

    前几节用代码介绍了生成型对抗性网络的实现,但后来我觉得代码的实现七拐八弯,很多不必要的烦琐会增加读者的理解负担,于是花时间把代码进行强力精简,希望由此能帮助有需要的读者更顺利的入门生成型对抗性网络。顾名思义,该网络有一种“对抗”性质。它实际上由两个子网络组成,一个网络叫生成者,一个网络叫鉴别者,后者类似于老师的作用。一开始我们将真实图像输入鉴别者网络,调整内部参数,让输出结果尽可能趋近与1,然后将生成者生成的图片输入鉴别者网络,调整其内部参数让它输出结果尽可能接近0,这样生成的图像和真实图像相应的信息就会被“寄存”然后使用生成者网络构造图片,并告知鉴别师网络图片为假,让网络具有识别生成者网络伪造图片的能力 with tf.GradientTape(watch_accessed_variables=False)def train_generator(self, batch_size): #训练生成者网络 生成者网络训练的目的是让它生成的图像尽可能通过鉴别者网络的审查 with tf.GradientTape
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  • 生成对抗网络

    生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)是基于可微生成器网络的另一种生成式建模方法。生成式对抗网络基于博弈论场景,其中生成器网络必须与对手竞争。生成网络直接产生样本?。其对手,判别器网络(dircriminator network)试图区分从训练数据抽取的样本和从生成器抽取的样本。判别器出发由?形式化表示生成对抗网络中学习的最简单方法是零和游戏,其中函数?确定判别器的受益。生成器接受?作为它自己的受益。在学习期间,每个玩家尝试最大化自己的受益,因此收敛在?v的默认选择是?这不是明显的优点或缺点,并且只要向生成网络最后一层所有的值添加高斯噪声,就可以保证生成器网络向所有点分配非零概率。以这种方式添加高斯噪声的生成网络从相同分布中采样,即,从使用生成器网络参数化条件高斯分布的均值所获得的分布采样。Dropout似乎在判别器中很重要,在计算生成网络的梯度时,单元应当被随机地丢弃。
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  • 【GAN货】生成对抗网络知识资料全集(论文代码教程视频文章等)

    .pdf训练GANs的技巧和窍门https:github.comsoumithganhacksOpenAI生成模型https:blog.openai.comgenerative-models用Keras实现MNIST生成对抗模型https:oshearesearch.comindex.PHP20160701mnist-generative-adversarial-model-in-keras用深度学习中文综述 《生成式对抗网络 GAN 的研究进展与展望》参考链接: https:pan.baidu.coms1dEMITo9 密码: qqccGithub 资源深度卷积生成对抗模型(DCGAN)https实现深度卷积生成对抗模型(DCGAN)https:github.comsoumithdcgan.torch Keras实现深度卷积生成对抗模型(DCGAN)https:github.comjacobgilkeras-dcganLearning with Deep Generative Models )2014https:arxiv.orgpdf1406.5298v2.pdf基于拉普拉斯金字塔生成式对抗网络的深度图像生成模型
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  • 生成式对抗网络 GAN

    生成式对抗网络 GAN 是 2014 年由 Goodfellow 提出的一种新颖的生成式模型,随后得到了快速发展。Goodfellow 本人提出的是无条件的 GAN;之后出现了能生成不同类别图像的有条件的 GAN;基于卷积神经网络的 DCGAN;可以加入潜在因素,生成不同风格的 InfoGan;彻底解决 GAN 训练不稳定问题的资源 | 谷歌开源TFGAN:轻量级生成对抗网络工具库 为使开发者更轻松地使用 GAN 进行实验,谷歌最近开源了 TFGAN,一个实现轻松训练和评估 GAN 的轻量级库。
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  • TensorFlow从1到2(十二)生成对抗网络GAN和图片自动生成

    生成对抗网络的概念上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征,能够“无中生有”的由一组随机数向量生成手写字符的图片。 这个“创造能力”我们在模型中分为编码器和解码器两个部分。今天的要介绍的生成对抗网络(GAN)也具备很类似的功能,所建立的模型,能够生成非常接近样本图片的结果。相对于VAE,生成对抗网络GAN更接近一种思想,并非针对机器视觉领域,而是一种很通用的机器学习理念。让我们用一个例子来理解生成对抗网络: 比如我们想学习英语朗读。生成网络输入随机数种子向量序列,输出是28x28x1的图片序列。一次调用可以生成多幅图片。 辨别模型输入是28x28x1的序列图片,输出只有1维。这目的是训练辨别模型对于辨别真伪的能力越来越强,从而可以判断生成的图片,是否能无限接近真实样本图片的水平。这个过程,其实就是“对抗”的过程。
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  • 生成式对抗网络——Gan(二)

    生成式对抗网络——Gan(二)【今日知图】选中文本(可视模式)v 可视模式 从光标位置开始按照正常模式选择文本V 可视行模式 选中光标经过的完整行ctrl+v 可视块模式 垂直方向选中文本ggvG 选中所有内容下面一起来看优秀本科生对生成对抗网络的学习!1.回顾及进阶在上一篇文章中我们提到了gan网络即对抗神经网络的基本思路和一些有趣的思想。另一个网络,叫做生成器,会把随机噪音作为输入,然后用一个神经网络通过它生成图片。生成器的目标就是为了骗过判别器,让判别器以为生成的图片是真的。然后再具体说一说探究一下生成模型生成模型其实实在对抗生成模型前就已经提出来了。我们这里使用的生成模型只不过是其中最直接的生成模型。Ian goodfellow的2018PPT 对抗生成网络陈述下一节我会列出一个简单的gan网络实现,并且用数学的方式好好剖析一下生成模型那个的数学原理(极大似然估计),通过那个来帮助大家理解gan网络的那个开山的公式
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  • 实战生成对抗网络:简介

    为了让在实验中所开发的生成器网络与判别器网络双方渐渐成长茁壮,设计成最初仅能生成低解析度的马赛克图像,随着训练进行,渐渐生成高解析度的图像。生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)近年来,人工智能的飞速发展,离不开深度神经网络,深度学习的核心思想就是不断的增加层级、增加模型的深度,在图像分类、语音和文本识别等监督学习领域得到了广泛的应用但是生成对抗网络(GAN)的出现,让事情发生了变化。GAN采用半监督学习的方式,自动从源数据中学习。在后续的文章中,我将从一个最简单的生成手写数字开始,探索GAN的应用,预期将包含如下内容:采用DCGAN(深度卷积生成对抗网络)优化手写数字的生成使用SSGAN(半监督学习生成对抗网络)实现图像生产生成利用CGAN(条件生成对抗网络)生成时尚衣柜利用CycleGAN(循环一致生成网络)实现图像风格的转换从文本构建逼真的图像我的数学能力有限,因此主要以代码实例为主,不会过多深入理论,敬请关注。
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  • 生成式对抗网络模型综述

    摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型,可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成,而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。关键词:深度学习 生成式对抗网络 卷积神经网络 Wasserstein距离 对抗训练Keywords: deep learning, generate adversial network, convolutional然而,由于生成式模型建模较为困难,因此发展缓慢,直到近年来最成功的生成模型——生成式对抗网络的发明,这一领域才焕发新的生机。由此,两个网络在对抗中进步,在进步后继续对抗,由生成式网络得的数据也就越来越完美,逼近真实数据,从而可以生成想要得到的数据(图片、序列、视频等)。
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  • 生成式对抗网络模型综述

    摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型,可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成,而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。关键词:深度学习 生成式对抗网络 卷积神经网络 Wasserstein距离 对抗训练Keywords: deep learning, generate adversial network, convolutional然而,由于生成式模型建模较为困难,因此发展缓慢,直到近年来最成功的生成模型——生成式对抗网络的发明,这一领域才焕发新的生机。由此,两个网络在对抗中进步,在进步后继续对抗,由生成式网络得的数据也就越来越完美,逼近真实数据,从而可以生成想要得到的数据(图片、序列、视频等)。
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  • GAN对抗网络入门教程

    Generative Adversarial Networks (GANs) https:skymind.aiwikigenerative-adversarial-network-gan1 GAN简介生成对抗网络生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间(latent space)中随机取样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。两个网络相互对抗、不断调整参数,最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。生成对抗网络常用于生成以假乱真的图片。此外,该方法还被用于生成影片、三维物体模型等。虽然生成对抗网络原先是为了无监督学习提出的,它也被证明对半监督学习、完全监督学习 、强化学习是有用的。?image4 GANs, Autoencoders and VAEs下面对生成性对抗网络与其他神经网络(例如自动编码器和变分自动编码器)进行比较。自动编码器将输入数据编码为矢量。
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  • 【专知荟萃11】GAN生成式对抗网络知识资料全集(理论报告教程综述代码等)

    :三、教程NIPS 2016教程:生成对抗网络参考链接:训练GANs的技巧和窍门参考链接:OpenAI生成模型参考链接:用Keras实现MNIST生成对抗模型参考链接:用深度学习TensorFlow实现图像修复参考链接:四、综述1.中科院自动化所 中文综述 《生成式对抗网络 GAN 的研究进展与展望》参考链接: 密码: qqcc五、中文博客资料1.生成对抗网络初学入门:一文读懂GAN的基本原理2.深入浅出:GAN原理与应用入门介绍实现深度卷积生成对抗模型(DCGAN)参考链接: Torch实现深度卷积生成对抗模型(DCGAN)参考链接: Keras实现深度卷积生成对抗模型(DCGAN)参考链接: 使用神经网络生成自然图像(FacebookModels )2014原文链接: 条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets)2014原文链接:2015基于深度卷积生成对抗网络的无监督学习(Unsupervised)2016原文链接: 生成多对抗网络(Generative Multi-Adversarial Networks)2016原文链接: 生成对抗网络组合(Ensembles of Generative Adversarial
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  • 例解生成对抗网络

    导语:生成对抗网络(GAN)近来在研究界得到了很大的关注。生成对抗网络(GAN)由两个独立的网络组成,即生成器(generator)和判别器(discriminator)。GAN 将无监督学习问题作为这两者之间的博弈。生成对抗网络和拳击比赛没什么不同深度学习背后的原理深度学习源于生物学的启发,因此许多深度学习主要概念都是直观的和基于现实的。可视化由深度卷积神经网络学习的层次结构和表征激励无监督学习「对抗训练是有史以来最酷的东西。」举例一个差异,现实中发生的对抗学习过程在生成器和判别器之间看起来是协同的,而 GAN 的软件实现看起来是对抗性的(……就像拳击比赛)。
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