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使用Keras实现生成对抗网络GAN

生成对抗网络(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 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 (我的是用户文件夹下)下的.keras文件夹中。 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~/.keras/datasets/,也可以。

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生成对抗网络

生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)是基于可微生成网络的另一种生成式建模方法。生成对抗网络基于博弈论场景,其中生成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。 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。 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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    使用keras创建一个简单的生成对抗网络(GAN)

    AiTechYun 编辑:yxy 在本教程中,你将了解什么是生成对抗网络(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对抗网络(GAN)! ? 用比喻方法理解生成对抗网络GAN 理解生成对抗网络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。 ? 生成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做一个简单的生成对抗网络GAN 现在你已了解生成对抗网络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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    生成对抗网络(GAN)

    用一个形象的例子解释就是:GAN就好比是一个大的网络,在这个网络中有两个小的网络,一个是生成网络,可以当做是制作假钞的人, 而另一个是鉴别网络,也就是鉴别假钞的人。 对于生成网络的目标就是去欺骗鉴别器,而鉴别器是为了不被生成器所欺骗。模型经过交替的优化训练,都能得到提升,理论证明,最后生成模型最好的效果是能够让鉴别器真假难分,也就是真假概率五五开。 上图是生成对抗网络的结构示意图,鉴别器接受真实样本和生成生成的虚假样本,然后判断出真假结果。生成器接受噪声,生成出虚假样本。 而且在神经网络中的实践中,它也不存在。不过这方法在ML中太常见了,因此就忽略了。最优判别器在极小极大博弈中,首先固定生成器G,最大化价值函数,从而得出最优判别起D。 并且有前面的推导可知, 实际上与分布 和 之间的JS散度只相差了一个常数项,因此这样的循环对抗过程能表述为:给定 ,最大化 以求得 ,即 ;固定 ,计算 ,求得更新后的 ;固定

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    生成对抗网络GAN

    GAN属于生成模型,使用生成数据分布PGP_{G}去无限逼近数据的真实分布PdataP_{data}。衡量两个数据分布的差异有多种度量,例如KL散度等,但是前提是得知道PGP_{G}。 例如: 输入唐诗三百首,输出机器写的唐诗 输入一堆动漫人物的照片,输出机器生成的动漫人物照片 该问题的核心是原数据有其分布PdataP_{data},机器想要学习新的分布PGP_{G}去无限逼近PdataP 结构 GAN由generator和discriminator两部分组成: z -> G -> x' -> D -> 01 x -> generator:输入随机的zz,输出生成的 整体来看,generator和discriminator构成了一个网络结构,通过设置loss,保持某一个generator和discriminator参数不变,通过梯度下降更新另外一个的参数即可。 通常,GG是神经网络

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    生成对抗网络 GAN

    生成对抗网络 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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    生成对抗网络(GAN)

    GAN主要用途: 生成以假乱真的图片 生成视频、模型 5.1.2 什么GAN 5.1.2.1 定义 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN),主要结构包括一个生成器 最终可以这样: 5.1.2.4 G、D结构 G、D结构是两个网络,特点是能够反向传播可导计算要介绍G、D结构,需要区分不同版本的GAN。 2014年最开始的模型: G、D都是multilayer perceptron(MLP) 缺点:实践证明训练难度大,效果不行 2015:使用卷积神经网络+GAN(DCGAN(Deep Convolutional CNN结构,初始化生成器训练优化参数 输入噪点数据,输出预测的类别概率 注意生成器训练时,判别器不进行训练 from keras.optimizers import Adam , ZeroPadding2D from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU from keras.layers.convolutional

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    生成对抗网络GAN

    概述 生成对抗网络GAN(Generative adversarial nets)[1]是由Goodfellow等人于2014年提出的基于深度学习模型的生成框架,可用于多种生成任务。 从名称也不难看出,在GAN中包括了两个部分,分别为”生成”和“对抗”,整两个部分也分别对应了两个网络,即生成网络(Generator) 和判别网络(Discriminator) ,为描述简单,以图像生成为例 GAN的框架结构 GAN的框架是由生成网络 和判别网络 这两种网络结构组成,通过两种网络的“对抗”过程完成两个网络的训练,GAN框架由下图所示: 由生成网络 生成一张“Fake image” 总结 生成对抗网络GAN中通过生成网络 和判别网络 之间的“生成”和“对抗”过程,通过多次的迭代,最终达到平衡,使得训练出来的生成网络 能够生成“以假乱真”的数据,判别网络 不能将其从真实数据中区分开 (GANs) [3] 通俗理解生成对抗网络GAN

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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。 如图所示,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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    生成对抗网络模型综述

    摘要 生成对抗网络模型(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——生成对抗网络的发明,这一领域才焕发新的生机。 由此,两个网络对抗中进步,在进步后继续对抗,由生成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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    实战生成对抗网络:简介

    为了让在实验中所开发的生成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、 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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    生成对抗网络——Gan(二)

    生成对抗网络——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 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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    生成对抗网络模型综述

    摘要 生成对抗网络模型(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。 深度学习 生成对抗网络 卷积神经网络 Wasserstein距离 对抗训练 deep learning, generate adversial network, convolutionalneural 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——生成对抗网络的发明,这一领域才焕发新的生机。 由此,两个网络对抗中进步,在进步后继续对抗,由生成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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    实战生成对抗网络:DCGAN

    在上一篇文章《实战生成对抗网络[2]:生成手写数字》中,我们使用了简单的神经网络生成手写数字,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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    实战生成对抗网络生成手写数字

    首先回顾一下《实战生成对抗网络[1]:简介》这篇文章的内容,GAN由生成器和判别器组成。简单起见,我们选择简单的二层神经网络来实现生成器和判别器。 生成器 实现生成器并不难,我们采取的全连接网络拓扑结构为:100 → 128 → 784,最后的输出为784是因为MNIST数据集就是由28 x 28像素的灰度图像组成。 小结 一个简单的GAN网络就这么几行代码就能搞定,看样子生成一副画也没有什么难的。 先不要这么乐观,其实,GAN网络中的坑还是不少,比如在迭代过程中,就出现过如下提示: Iter: 9000 D loss: nan G_loss: nan 从代码中我们可以看出,GAN网络依然采用的梯度下降法来迭代求解参数 本文完整的代码请参考: https://github.com/mogoweb/aiexamples 参考 首幅人工智能画作拍卖43.2万美元 远超预估价 实战生成对抗网络[1]:简介

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    生成对抗网络模型综述

    摘要 生成对抗网络模型(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——生成对抗网络的发明,这一领域才焕发新的生机。 由此,两个网络对抗中进步,在进步后继续对抗,由生成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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    使用以 Tensorflow 为后端的 Keras 构建生成对抗网络的代码示例

    1a6d515a60d0 注:本文的相关链接请访问文末【阅读原文】 生成对抗网络(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[Generator]和鉴别器[Discriminator])来进军无监督学习的问题。 深度卷积生成对抗网络(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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    生成对抗网络(GAN)简介

    GAN通过训练两个相互对抗的神经网络解决了非监督学习问题,其中一个是生成(Generator)网络,另一个叫判别(discriminator)网络。 GAN可以借助假币伪造者(生成网络)和 警察(判别网络)的例子来理解。最初,伪造者向警察展示随机生成的假钞票,警察识别出钞票是假的,伪造者根据收到的反馈制造了新的假钞票。 在GAN的场景中,最后得到了可以生成和真实图片非常相似的图片的生成网络,以及可以高度识别伪造品的判别网络。 GAN是伪造网络和专家网络的联合,每个网络都被训练来打败对方。 生成网络以随机变量为输入并生成一张合成图片。判别网络拿到输入的图片,并判断图片是真实的还是伪造的。我们给判别网络要么传入一张真实图片,要么传入一张伪造图片。 生成网络训练生成图片,欺骗判别网络,想让其相信图片是真实的。判别网络也会持续改进,基于得到的反馈反进行欺骗训练。

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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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    使用对抗生成网络(GAN)生成手写字

    这是通过GAN迭代训练30W次,耗时3小时生成的手写字图片效果,大部分的还是能看出来是数字的。 实现原理 简单说下原理,对抗生成网络需要训练两个任务,一个叫生成器,一个叫判别器,如字面意思,一个负责生成图片,一个负责判别图片,生成器不断生成新的图片,然后判别器去判断哪儿哪儿不行,生成器再不断去改进 数据集 self.mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 定义占位符,真实图片和生成的图片 real_logits, labels=tf.ones_like(real_logits)) * ( 1 - Config.smooth)) # 识别生成的图片

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