Advertisement

改进版的DCGAN代码

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

简介：
本项目提供了一个优化和改进版本的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)代码，旨在提高模型训练效率与图像生成质量。 本代码基于Carpdm的DCGAN实现，添加了以下改进：1. 原代码将测试生成数目与生成器噪声维度混用，本代码中将测试图片数目（原generate_test_images参数）改为num_test，并新增输入噪声维度参数input_noise_dim；2. 源代码使用step计数保存训练权重及样本，现通过epoch进行并增加了save_epochs参数；3. 在优化器中添加了学习率衰减tf.train.exponential_decay，衰减参数可自行调整，位于train方法开头；4. 其他细节：在生成器中采用了lrelu，并将输入噪声改为正态分布等。其他详情见readme.md文件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 改进版的DCGAN代码
    优质
    本项目提供了一个优化和改进版本的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)代码，旨在提高模型训练效率与图像生成质量。 本代码基于Carpdm的DCGAN实现，添加了以下改进：1. 原代码将测试生成数目与生成器噪声维度混用，本代码中将测试图片数目（原generate_test_images参数）改为num_test，并新增输入噪声维度参数input_noise_dim；2. 源代码使用step计数保存训练权重及样本，现通过epoch进行并增加了save_epochs参数；3. 在优化器中添加了学习率衰减tf.train.exponential_decay，衰减参数可自行调整，位于train方法开头；4. 其他细节：在生成器中采用了lrelu，并将输入噪声改为正态分布等。其他详情见readme.md文件。
     
  • 改进版的KCF代码
    优质
    本简介介绍一种基于原有KCF（Kernelized Correlation Filters）算法的改进版本。通过优化跟踪性能和提高计算效率，使得目标跟踪更为准确与快速。该版本对原KCF框架进行了若干关键性调整，旨在应对更复杂的视觉跟踪挑战，并保持了模型的小巧轻便特点。 KCF单目标跟踪经过改进后性能得到了提升。
     
  • DCGAN、WGAN和SGAN的核心代码
    优质
    本项目深入解析并实现了DCGAN、WGAN及SGAN三种经典生成对抗网络模型的核心代码，旨在帮助学习者掌握其架构与训练技巧。 SGAN：使用自己的图片 导入需要的包： - `from PIL import Image` 用于读取影像。 - `from skimage import io` 另一个可以用来读取影像的方法，效果比PIL更好一些。 - `import tensorflow as tf` 用于构建神经网络模型。 - `import matplotlib.pyplot as plt` 用于绘制生成的图像结果。 - `import numpy as np` 用于处理数组和矩阵数据。 - `import os` 文件夹操作相关功能。 - `import time` 计时相关的函数。 同时，还需要从Keras库中导入以下层： - `from keras.layers import Input, Dense` 以上就是项目所需的全部包及模块的引入部分。
     
  • ThinkSNS2.0改进版代码包更新版
    优质
    ThinkSNS2.0改进版代码包更新版是一款经过优化和升级的社交软件开发框架，旨在为开发者提供更高效、稳定的社区平台构建解决方案。 内置超级管理员账户详情如下： - 账户：admin@admin.com - 密码：cde3CDE# 安装步骤包括： 1. 将程序包上传至服务器。 2. 导入数据库文件ts_2_0.sql。 新增功能介绍： - 新浪风格的两栏页面布局； - 引入举报机制； - 实现敏感词过滤系统； - 自动生成热门话题并允许后台手动设置； - 微博删除改为逻辑删除，实际数据保留； - 后台操作记录生成日志文件； - 用户可以将微博关注者进行分组管理； - 增加分享到微博的功能选项； - 优化微博广场界面设计（包括UI更新和新增名人堂功能），并允许屏蔽某些热门转发及话题。
     
  • 改进版Deep Leakage from Gradients: iDLG的代码
    优质
    iDLG是基于改进版Deep Leakage from Gradients技术的代码实现，旨在提升模型训练过程中的隐私保护能力，防止敏感数据泄露。 改进的深度泄漏（iDLG）代码概述：人们普遍认为，在协作学习和联合学习这类分布式系统里分享梯度不会泄露训练数据中的私人信息。然而，[1]提出了一种方法证明了从公开共享的梯度中可以获取到私有训练数据的可能性。他们的“从梯度深度泄漏”（DLG）技术通过在监督下合成虚拟的数据和相应的标签来实现这一点。但是，这种方法难以收敛，并且无法稳定地发现真实标签。 本段落揭示了共享梯度确实泄露了真实的标签信息，并提出了一种简单而可靠的方法来精确提取这些数据。特别的是，我们的方法能够准确恢复DLG未能找到的真实标签，因此命名为改进的深度泄漏（iDLG）。此方法适用于任何通过交叉熵损失在单热编码标签上训练过的可微模型。 我们从数学角度详细解释了如何利用梯度信息提取真实标签，并通过实验数据证明了相较于原始DLG技术的优势。我们的实验表明，在MNIST数据集上的准确率可以达到89.9%。
     
  • 改进版声波通信源代码
    优质
    本项目提供了对现有声波通信技术的一种优化方案，通过改良后的源代码实现更高效、稳定的数据传输。 该声波通信程序在开源版本SinVoice的基础上进行了大量优化： 1. 识别效率显著提升，几乎达到了100%，完全符合商业用途的标准，并且超过了Chirp、支付宝以及茄子快传等软件的识别效果。 2. 程序能够在嘈杂背景音乐、吵闹会议室、食堂环境、公交车上、马路上、施工场地内及小汽车和KTV等多种复杂场景下保持稳定的高识别率。 3. 支持对更多token进行解析，通过编码方式可以传输所有字符信息。 4. 可根据需求定制实现连续相同字符的传递功能，例如“234456”这样的序列。 5. 具备自动纠错机制，在最多三个字符解码错误的情况下能够自行修正问题。 6. 运行效率极高，适用于智能手机、非智能手机（即传统按键式手机）、嵌入式设备以及PC和平板电脑等各类平台上的嵌入式系统环境使用。 7. 用户可以根据需要调整声波的频率及音量大小。
     
  • 安卓内存清理代码 - 改进版
    优质
    安卓内存清理代码-改进版提供了一套针对Android设备优化的高效内存管理解决方案。通过精简和优化现有算法，该版本显著提升了手机运行速度与稳定性，为用户带来流畅的操作体验。 MemoryCleaner是一款针对安卓手机的内存清理开源软件，提供包括内存加速、垃圾清理、自启管理和软件管理等功能。现修复了Android5.0以上版本中不能查看进程的问题，但暂时不支持7.0及以上版本的进程查看功能。欢迎各位提出意见或建议。 由于对第一版的技术和UI设计不满意，并且存在运行过程中易崩溃的BUG，我们改进了MemoryCleaner的第一版。大部分功能借鉴于superCleanMaster，而UI则参考自Notes应用。 基本功能包括： - 内存加速 - 垃圾清理 - 自启管理 - 软件管理 - 设备信息查看 - 白名单设置 开放源代码项目还包括ButterKnife、WaveView、Dagger 2、RxAndroid、EventBus等。
     
  • DCGAN：基于TensorFlow的DCGAN实现教程
    优质
    本教程详细介绍如何使用TensorFlow实现深度卷积生成对抗网络（DCGAN），涵盖理论基础与实战代码，适合机器学习爱好者深入探索图像生成领域。 **深度卷积生成对抗网络（DCGAN）**是深度学习领域中的一个重要模型，它结合了卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和生成对抗网络（GAN）的图像生成能力。在TensorFlow这样的框架中实现DCGAN可以帮助我们理解和应用这种强大的模型。 ### DCGAN简介 DCGAN是由Ian Goodfellow等人提出的生成对抗网络的一个变体，其核心在于将传统的全连接层替换为卷积层和反卷积层，使得模型处理图像数据时更加高效。DCGAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器尝试产生逼真的图像，而判别器则试图区分真实图像与生成的假图像。通过这两个网络间的对抗性训练，生成器逐渐提升其产生的图像质量，直至达到难以分辨的程度。 ### TensorFlow基础知识 在TensorFlow中实现DCGAN时，首先需要构建计算图并定义模型各个组件。这包括变量、损失函数、优化器和训练过程等元素的设定。TensorFlow提供了一系列API（如`tf.keras.layers`），用于创建卷积层和反卷积层；使用`tf.GradientTape`进行自动求导，并借助于常用的优化算法，例如`tf.train.AdamOptimizer`. ### DCGAN生成器 在DCGAN中，生成器通常采用反卷积操作来增加输入的尺寸，同时减少特征图的数量。这使得模型能够将随机噪声向量转化为高分辨率图像。使用TensorFlow中的`tf.keras.layers.Conv2DTranspose`可以轻松实现这些层。 ### DCGAN判别器 相反地，判别器主要由一系列卷积操作构成，其目标是区分真实和生成的图像。在TensorFlow中，通过使用`tf.keras.layers.Conv2D`来创建相应的卷积层。通常情况下，判别器输出一个标量值表示输入为真图的概率。 ### 损失函数与训练 DCGAN采用二元交叉熵作为损失函数。其中生成器的目标是最大化判别器对于假图像的误分类概率；而判别器则希望最小化其错误率以正确识别真假图像的区别。这在TensorFlow中可以通过`tf.keras.losses.BinaryCrossentropy`实现，并利用`tf.GradientTape`记录梯度信息，然后通过优化算法更新网络权重。 ### 训练过程 训练过程中，在每个步骤里都会从真实数据和随机噪声向量生成一批样本并分别经过判别器和生成器的前馈传播。计算损失后根据导出的梯度调整模型参数。这一流程会持续多个周期直至生成图像的质量达到满意水平。 ### 代码实现 在项目文件夹中通常包括以下关键文件： - `model.py`：定义了生成器与判别器的具体结构。 - `train.py`：包含数据预处理、初始化模型、计算损失以及更新参数的过程。 - `config.py`：配置训练参数，例如图像大小、批次规模及学习速率等。 - `dataset.py`: 负责加载和预处理输入的数据集。 通过执行`train.py`, 即可启动DCGAN的训练过程。在此期间可能还会用到TensorBoard来可视化损失函数的变化以及生成图像的质量改善情况。 总的来说，DCGAN在TensorFlow中的实现涵盖了深度学习的基础概念，包括卷积层、反卷积层、损失函数设计和优化器选择等，并且通过实践可以深入理解这些关键组件的运作机制。
     
  • 改进版京东抢茅台Python代码.zip
    优质
    本资源提供一个改进过的Python脚本，用于帮助用户在京东平台上更高效地抢购热门商品如茅台酒。包含了详细的安装和使用说明。 自动抢购京东53度飞天茅台的Python脚本改进版提供给大家学习研究使用，已经亲测有效并成功抢到1瓶，欢迎各位提出改进建议进行升级优化。