Advertisement

GAN与VAE：分别在CIFAR-10和MNIST任务中实现GAN和VAE

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目探讨了生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）的应用，在CIFAR-10数据集上使用GAN进行图像生成，同时在MNIST数据集上实施VAE以评估其性能。 GAN-VAE 分别在CIFAR-10和MNIST任务上实施了生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • GAN与VAE：分别在CIFAR-10和MNIST任务中实现GAN和VAE
    优质
    本项目探讨了生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）的应用，在CIFAR-10数据集上使用GAN进行图像生成，同时在MNIST数据集上实施VAE以评估其性能。 GAN-VAE 分别在CIFAR-10和MNIST任务上实施了生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。
     
  • VAE_GAN_PyTorch:包含VAE、CVAE、GAN和DCGAN的生成模型合集
    优质
    VAE_GAN_PyTorch是一个PyTorch库，集成了解耦式变分自编码器（VAE）、条件VAE（CVAE）、生成对抗网络（GAN）及深度卷积GAN（DCGAN），适用于图像生成任务。 VAE_GAN_PyTorch 是一个包含多种生成模型的集合，包括变分自编码器（VAE）、条件变分自编码器（CVAE）、生成对抗网络（GAN）以及深度卷积生成对抗网络（DCGAN）。
     
  • VAE-PyTorch: PyTorch中的VAE实现
    优质
    简介：VAE-PyTorch是基于PyTorch框架构建的变分自编码器（VAE）实现项目，适用于机器学习和深度学习研究者。该项目提供了一系列预定义模型与示例代码，帮助用户快速上手并深入理解VAE的工作原理及其在数据生成、特征学习等领域的应用价值。 为了生成如MNIST手写字体这样的数据，我们需要找到真实的概率分布$ P(X) $。如果能够获取到该真实分布，则直接从$ P(X)$中抽样即可完成任务。然而，在实践中我们通常无法获得这一确切的概率分布，因此使用潜在变量（latent variable）来近似它。 根据变分自编码器 (VAE) 的理论框架，我们可以将数据的真实概率分布表示为： $$ P(X) = \int P(x|z)P(z)\,dz $$ 这里的目标是通过对潜在变量$ z $进行采样，并利用条件概率$ P(x|z)$来生成样本$x$。为了训练模型并找到合适的潜在变量，我们需要定义后验分布$ P(z|x)$： $$ P(Z) = \int P(z|x)P(x)\,dx $$ 在VAE中，为了简化采样过程，我们对条件概率$ P(z|x)$施加了特定约束使其服从标准正态分布$ N(0,1)$。因此我们可以写出以下等式： $$ \int P(z|x)P(x)\,dx = \int N(0, 1) $$ 通过这种方式，VAE能够近似真实数据的分布，并生成类似的真实样本。
     
  • VQ-VAE-PyTorch：PyTorch中的VQ-VAE实现
    优质
    简介：VQ-VAE-PyTorch是一款基于PyTorch框架的向量量化变自动编码器（VQ-VAE）实现工具，适用于深度学习领域的特征学习和生成模型研究。 VQ-VAE 是一个轻量级实现（200 行代码），旨在减少计算嵌入距离所需的内存需求。 该实现引入了一个敏感度术语，确保所有嵌入都被使用，并在找到最小距离之前从最近使用的缓存中移除长时间未使用的元素以节省时间。 ### 要求 - Python 3.6 - PyTorch 0.3 ### 训练方法 默认情况下，在 cifar10 数据集上进行训练。 ```python python vq-vae-img.py ``` 若要在 ImageNet 上进行训练，需编辑超参数及源代码中的路径。 我使用追踪模型学习进度的方法，默认关闭。 若要启用，请使用 `--lera` 参数。 ### 示例结果 经过40k次迭代（K = 512, D = 128）的ImageNet重建效果展示。 ### 许可证 MIT许可证
     
  • CVAE-GAN-zoos-PyTorch-Beginner: 对于新手而言，这是了解VAE、GAN及CVAE-GAN的理想开端。...
    优质
    本项目为PyTorch初学者设计，通过动物园数据集实例化讲解变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）及其结合体条件限制的变分自编码器-生成对抗网络（CVAE-GAN），适合入门学习和实践。 感谢几位朋友的点赞支持。如果你是第一次接触自编码器（AE）和生成对抗网络（GAN），这将是一个非常有用且高效的学习资源。所有内容均使用PyTorch编写，并采用清晰易懂的格式，非常适合初学者学习。 本项目的所有模型目前都是基于MNIST数据库进行图片生成。作为一个小而精简的数据集，MNIST特别适合在单个CPU上运行实验，是新手入门的理想选择。 该项目包含以下几种模型： - 自编码器（AE） - 降噪自编码器（DAE） - 变分自编码器（VAE） - 对抗生成网络（GAN） - 条件对抗生成网络（CGAN） - 深度卷积对抗生成网络 (DCGAN) - Wasserstain对抗生成网络 (WGAN) - 基于渐变惩罚的Wasserstain对抗生成网络 (WGAN-GP) - 变分自编码器与对抗生成网络结合模型（VAE-GAN） - 条件变分自编码器与对抗生成网络结合模型（CVAE-GAN）
     
  • MATLAB-GAN：从GAN到Pixel2Pixel和CycleGAN的实现
    优质
    《MATLAB-GAN》是一份详尽指南，介绍了如何使用MATLAB实现多种生成对抗网络模型，包括基础GAN架构、像素级图像转换及循环一致性GAN。 该研究论文提出了一个生成对抗网络（GAN）的MATLAB实现集合，其中包括了多种类型的GAN模型，如标准GAN、条件式GAN（cGAN）、信息论导向的GAN（info-GAN）、对抗自编码器、Pix2Pix以及CycleGAN等。这些模型被应用于不同的数据集上进行测试和验证，具体包括MNIST手写数字数据库、celebA人脸图像库及Facade建筑立面图数据集。
     
  • 详解PyTorch中的VAE实现
    优质
    本文章将深入解析如何使用PyTorch框架来构建和训练变分自编码器（VAE），适用于对深度学习及生成模型感兴趣的开发者与研究者。 手把手实现VAE（pytorch）
     
  • Beta-VAE的PyTorch实现
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架的Beta-VAE实现，旨在为研究者和开发者提供一个灵活且高效的工具，用于探索改进变分自编码器的各种可能性。 在β-VAE的两篇论文中使用Pytorch进行复制的方法如下：依赖关系为python 3.6.4 和 pytorch 0.3.1.post2，同时需要visdom来展示数据集用法并初始化Visdom环境（可以通过命令`python -m visdom.server`启动）。结果重现的方式包括运行以下脚本之一： - `sh run_celeba_H_beta10_z10.sh` - `sh run_celeba_H_beta10_z32.sh` - `sh run_3dchairs_H_beta4_z10.sh` - `sh run_3dchairs_H_beta4_z16.sh` - `sh run_dsprites_B_gamma100_z10.sh` 或者，可以通过手动设置参数来运行自己的实验。对于客观和模型的参数选择，有两种选项：H（代表 Higgins 等人提出的方法）与 B（代表 Burgess 等人的方法）。需要注意的是，在使用--obj 参数时，还需要设定 --C_max 和 --C_stop_iter 参数。
     
  • 在MATLAB中实现GAN，可进行基本的GAN操作
    优质
    本项目展示了如何在MATLAB环境中搭建和运行基础的生成对抗网络（GAN），适用于学习者实践和探索GAN的基本原理与应用。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：在matlab上面实现GAN 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • GAN-PyTorch：PyTorch中的几种GAN算法实现
    优质
    GAN-PyTorch 是一个使用 PyTorch 实现了几种经典生成对抗网络 (GAN) 模型的项目。该库为研究和实验提供了灵活且强大的工具，适用于深度学习领域的研究人员与实践者。 素食主义者库是一个专门为PyTorch设计的工具包，旨在简化各种现有生成对抗网络（GAN）模型的训练过程。该库主要面向那些希望将现有的GAN培训技术与自己的生成器/区分器结合使用的用户。同时，研究人员也可能发现这个基类对于快速实施新的GAN训练方法非常有用。其核心理念在于提供简单易用的功能，并设定合理的默认值。 安装要求：您需要使用Python 3.5或更高版本，然后通过pip命令进行安装： ``` pip install vegans ``` 如何使用： 该库的基本思想是用户只需提供区分器和生成器网络的定义，而库将负责在选定的GAN配置下训练这些模型。例如： ```python from vegans.models.GAN import WassersteinGAN from vegans.utils import plot_losses, plot_images generator = ### 您自己的生成器（torch.nn.Module） adversariat = ## ``` 通过这种方式，用户可以专注于设计和优化网络结构，而无需处理复杂的训练流程。