Advertisement

使用cGAN.py通过条件生成对抗网络创建MNIST手写数字

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

简介：
本项目利用Cython实现的cGAN.py脚本，采用条件生成对抗网络技术，成功生成逼真的MNIST数据集手写数字图像，为机器学习研究提供有力工具。 使用条件GAN生成MNIST手写数字的效果优于普通的GAN。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用cGAN.py通过条件生成对抗网络创建MNIST手写数字
    优质
    本项目利用Cython实现的cGAN.py脚本，采用条件生成对抗网络技术，成功生成逼真的MNIST数据集手写数字图像，为机器学习研究提供有力工具。 使用条件GAN生成MNIST手写数字的效果优于普通的GAN。
     
  • 基于条件生成对抗网络（GAN）的MNIST手写数字...
    优质
    本研究采用条件生成对抗网络（CGAN）技术，专注于提高MNIST数据集上手写数字图像的生成精度与多样性。通过引入标签信息优化模型训练过程，以实现更高质量的手写数字图像合成效果。 这个例子展示了如何使用条件生成对抗网络（CGAN）来生成数字图像。该演示是基于Matlab官方文档中的“训练条件生成对抗网络”创建的。在这个demo中，手写数字是由Conditional GAN（Generative Adversarial Network）生成的。通过结合标签信息和图像进行学习，可以在生成图像时添加标签信息以指定要生成的具体类别。
     
  • 基于生成对抗网络的手写数字生成
    优质
    本研究利用生成对抗网络（GAN）技术，探索手写数字图像的自动合成方法，旨在提高模型在无监督学习环境下的泛化能力和创造力。 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1).astype(float32)
     
  • 条件生成对抗网络（CGAN）
    优质
    条件生成对抗网络（CGAN）是一种深度学习模型，它通过引入外部条件来指导生成器和判别器的学习过程，从而能够基于给定输入条件生成更加精确和多样化的数据。 条件生成对抗网络（CGAN）的TensorFlow实现。
     
  • zi2zi：利用条件生成对抗网络学习汉字风格
    优质
    本项目运用条件生成对抗网络技术进行汉字风格的学习与模拟，旨在探索人工智能在文字艺术领域的应用潜力。 zi2zi（字到字）是最近流行的模型在汉字应用中的扩展与改进版本。该系统基于pix2pix网络结构，并添加了类别嵌入以及两个额外的损失项：类别损失和恒定损失。 随着训练时间的增长，d_loss会逐渐降低至接近零的状态，此时模型性能趋于稳定。为了进一步提升模型的表现能力，在充分训练之后可以通过标签重排来向模型提出新的挑战。具体而言，在给定的一批数据中，对于相同的源字符集生成两组目标字符：一组使用正确的嵌入标签，另一组则通过随机改组的方式产生不同的标签组合。 尽管后者可能没有对应的目标图像用于计算L1损失值，但仍然可以作为其他类型损失的良好来源。这迫使模型在有限的数据集合之外进行更深入的学习，并有助于改善其对未见过数据的泛化能力以及细节表现力。实验表明，启用此功能后能够减少所需字符的数量并提高整体质量。 为了使用这一机制，在执行训练时可以通过设置train.py脚本中的flip_labels选项为1来激活标签混排功能。建议在观察到d_loss趋于平稳之后再开启这项调整措施以达到更好的效果。
     
  • GANs_101：使用Keras实现生成对抗网络。包含MNIST和CIFAR...
    优质
    本教程介绍如何利用Keras框架构建基础的生成对抗网络（GAN），涵盖MNIST手写数字及CIFAR-10图像数据集的应用实例，适合初学者快速上手GANs。 generative_adversarial_networks_101：使用Keras实现的生成对抗网络（GAN）。包括基于MNIST和CIFAR-10数据集的多种模型，如GAN、DCGAN、CGAN、CCGAN、WGAN和LSGAN。
     
  • 基于PyTorch的条件生成对抗网络（CGAN）构建.ipynb
    优质
    本教程通过IPython Notebook演示如何使用PyTorch实现条件生成对抗网络(CGAN)，应用于特定条件下的图像或数据生成。 使用PyTorch可以搭建条件生成对抗网络（CGAN）。关于如何实现这一过程的详细步骤可参考相关文章中的介绍。
     
  • 使用ACGAN生成对抗网络在PyTorch中训练以生成特定数字的手写图像代码
    优质
    本项目利用ACGAN（条件生成对抗网络）于PyTorch框架下开发，专注于生成高质量、特定数字的手写图像，为机器学习研究及应用提供有力支持。 ACGAN生成对抗网络训练Pytorch代码包含以下内容： 1. ACGAN生成器和判别器模型定义的代码； 2. 简洁易懂且便于快速上手的训练代码； 3. 用于生成指定数字图片的代码； 4. 经过5000个batch训练后的权重文件； 5. 训练过程中产生的图片样例。
     
  • 基于Pytorch的GAN网络生成MNIST手写数字代码
    优质
    本项目使用Python深度学习框架PyTorch构建了一个生成对抗网络（GAN），专门用于生成逼真的MNIST数据集手写数字图像。 GAN网络生成MNIST手写数字的Pytorch代码数据集可以在压缩包里找到。通过百度网盘下载。
     
  • 使用PyTorch构建基本的生成对抗网络（GAN）
    优质
    本教程介绍如何利用Python深度学习库PyTorch搭建基础的生成对抗网络(GAN)，涵盖理论与实践。 利用PyTorch可以搭建基础的生成对抗网络（GAN）。详情可参考相关博客文章。