结合DCGAN论文，本博客旨在讲解如何探索潜在空间。在DCGAN中，我们利用噪声zzz产生图片。我们想探索噪声对最终图片的影响，并且试图证明GAN网络并不是简单的记住了训练样本。这个噪声zzz所在的空间就是所谓的潜在空间。看到DCGAN原文的...
原文介绍10篇介绍GANs以及最新进展的论文，跟原文介绍顺序有所不同，我是根据时间顺序，从最开始提出的GANs论文到目前最新的来介绍，这十篇分别如下所示：.GenerativeAdversarialNetworks，2014.ConditionalGANs，2014.DCGAN，2015.…
UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks(DCGAN下的无监督表征学习)我认为读paper无论别人讲得多好，也一定要去读论文原文，或许差距就在这个地方拉开
论文笔记2:LAPGAN,DCGAN,GAN提升技巧原文链接：kissg.me根据文章的描述,GAN与cGAN的代码实现见GANs-in-PyTorch
论文笔记（二）：LAPGAN,DCGAN,GAN提升技巧独家号菜鸟成长日记作者@赵喧典原文链接根据文章的描述,GAN与cGAN的代码实现见GANs-in-PyTorch
关于DCGAN，github很多版本的实现,那博主实现的其实是condition-dcgan，也就是有条件的卷积对抗网络，不同于原paper。2014年的一篇论文《ConditionalGenerativeAdversarialNets》[8]，第一次提出了有条件的对抗网络，通过label，来指定生成图片的输出。
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）.在上一篇文章中我们介绍了GAN的原理（GAN生成对抗网络入门介绍），生成对抗网络GAN主要由两部分组成，生成网络Generator和判别网络Discriminator，生成模型G的思想是将一个随机噪声包装成一个真的样…
DCGAN的原理及应用.GAN.本文研究基于GAN基础上，结合卷积神经网络（CNN）的DCGAN模型。.相关论文：UnsupervisedRepresentationsLearningWithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks.
写在前面在前面一篇博客：【GAN】二、原始GAN论文详解中我们主要介绍了原始GAN模型的网络结构，训练方法以及相关GAN网络架构中的数学结论。那么在这篇博客中，我们将主要介绍原始GAN之后的又一种模型——DCGAN。
DCGAN，2015ImprovedTechniquesforTrainingGANs，2016Pix2Pix，2016CycleGAN，2017ProgressivelyGrowingofGANs，2017StackGAN，2017BigGAN，2018StyleGAN，2018原文作者推荐开始的第一篇论文是DCGAN。
DCGAN论文翻译/阅读/复现基于深度卷积对抗生成网络的无监督表示学习摘要近年来,卷积网络(CNNs)的监督学习在计算机视觉应用中得到了广泛的应用。相对而言,使用...
[ICLR2016]DCGAN-外文论文参考.pdf,UnderreviewasaconferencepaperatICLR2016UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGWITHDEEPCONVOLUTIONALGENERATIVEADVERSARIALNET...
知乎文章:DCGAN论文精读笔记Github:carpedm20/DCGAN-tensorflow1.素质四连要解决什么问题?结合CNN与GAN,提出了具体的实现细节与一些技巧。对CNN结果进行可视化,帮助理解CNN过...
上面这四点,在原文中就是:DCGAN的框架结构前面提到的,DCGAN的两个网络都是用了卷积层。注意,CNN包含卷积层,其后是归一化层或池化层,之后是激活函数。DCGAN中,判别网络接收图像,使...
技术标签:DCGAN论文标题:UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks论文链接:https://arxiv.org/abs/1511.06434参...
原论文中只给出了在LSUN实验上的生成器模型的结构图如下:但是对于实验细节以及方法的介绍并不是很详细,于是便从源码入手来理解DCGAN的工作原理。先看main.py:withtf.Sessi...
换言之,该方法利用了自然图片不同尺寸的缩放结构,构建了一系列的生成模型,拉普拉斯金字塔的每一层都能够利用特定尺寸的图像结构.DCGAN的贡献是:复用了训练好的[G和D]的部分结构作为特征提...
Chapter3GenerateAnimeCharacterAvatarBasedonC-DCGAN第35-49页3.1StructureofDCGAN第35-37页3.2StructureofCGAN第37-39页3.3C-DCGANmodelstructure...
1.DCGANarchitecture:该网络结构使训练更加稳定2.Traineddiscriminatorforimageclassificationtasks:相对其他的非监督学习性能更好3.Visualizethe...
DCGAN构建方法(CNN)全卷积网络使用逐步卷积替代确定性的空间池化函数,允许网络学习自身上采样(upsampling)或下采样(downsampling)方式(生成器G/判别器D)。在...