240 發(fā)簡信
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  • @未來明澈 你好叙量,d_loss和鑒別網(wǎng)絡的準確率是有相關的,但是d_loss不是準確率门驾,d_loss是計算鑒別網(wǎng)絡的輸出和目標值得到的交叉熵損失旭贬。 (準確率 = 預測正確的數(shù)目 / 總數(shù)目 )

    簡單GAN網(wǎng)絡 matlab實現(xiàn)

    說明 此代碼在matlab上搭建了簡單的生成對抗性網(wǎng)絡火欧,用來生成手寫數(shù)字圖像锡搜。網(wǎng)絡中生成器和鑒別器的隱藏層均為2層懊亡,且都是全連接層,是一個比較簡單的網(wǎng)絡結構驾霜。主要用來說明怎么...

  • @未來明澈 你好案训,bug修復好了,我在代碼里面添加了一個新的example:example_4粪糙,里面有使用到擴張卷積强霎,你可以到GitHub 上clone最新的代碼,如果還有其他問題蓉冈,歡迎告訴我城舞。:blush:

    GAN 網(wǎng)絡matlab實現(xiàn)

    概述 此代碼是在matlab平臺上搭建了一個簡單的toolbox,用來實現(xiàn)生成對抗性網(wǎng)絡(Generative Adversarial Net)寞酿,在代碼中加入了卷積家夺、反卷積、...

  • @機智的小黃鸝 你好伐弹,我一般是通過看數(shù)值變化是否明顯并結合圖像的生成質量來判斷是否收斂的拉馋,如果變化比較小,并且生成的圖像質量還不錯惨好,應該就是收斂了煌茴,不過這種推斷比較主觀。

    簡單GAN網(wǎng)絡 matlab實現(xiàn)

    說明 此代碼在matlab上搭建了簡單的生成對抗性網(wǎng)絡日川,用來生成手寫數(shù)字圖像蔓腐。網(wǎng)絡中生成器和鑒別器的隱藏層均為2層,且都是全連接層龄句,是一個比較簡單的網(wǎng)絡結構回论。主要用來說明怎么...

  • 你好,引用博客和GitHub都可以

    簡單GAN網(wǎng)絡 matlab實現(xiàn)

    說明 此代碼在matlab上搭建了簡單的生成對抗性網(wǎng)絡撒璧,用來生成手寫數(shù)字圖像透葛。網(wǎng)絡中生成器和鑒別器的隱藏層均為2層,且都是全連接層卿樱,是一個比較簡單的網(wǎng)絡結構僚害。主要用來說明怎么...

  • @未來明澈 你好,擴張卷積的使用方式是:
    struct('type', 'atrous_conv2d', 'output_maps', 10, 'rate', 2, 'kernel_size', 5, 'padding', 'same', 'activation', 'leaky_relu')

    GAN 網(wǎng)絡matlab實現(xiàn)

    概述 此代碼是在matlab平臺上搭建了一個簡單的toolbox繁调,用來實現(xiàn)生成對抗性網(wǎng)絡(Generative Adversarial Net)萨蚕,在代碼中加入了卷積、反卷積蹄胰、...

  • 120
    圖像修復 "structural inpainting" tensorflow實現(xiàn)

    概述 structural inpainting岳遥,作者在context encoder[2]的基礎上進行改進,在網(wǎng)絡中加入了feature reconstruction lo...

  • 120
    圖像修復 "globally and locally consistent image completion" tensorflow實現(xiàn)

    1. 概述 在globally and locally consisten image completion中裕寨,作者在context encoder的基礎上進行改進浩蓉,網(wǎng)絡由一...

  • 簡書Markdown編輯器支持數(shù)學公式啦

    各位久等了派继,呼聲很高的markdown編輯器支持數(shù)學公式終于在網(wǎng)站、app和小程序全端上線啦~把數(shù)學公式用“$”符號包裹即可解析成數(shù)學公式: 1.行間公式的語法:$$數(shù)學公式...

  • 應該是你使用的訓練數(shù)據(jù)(圖片)都旋轉了特定的角度捻艳,導致模型生成的圖像也是旋轉了特定的角度的驾窟。你可以使用imshow展示一下訓練數(shù)據(jù)。

    GAN 網(wǎng)絡matlab實現(xiàn)

    概述 此代碼是在matlab平臺上搭建了一個簡單的toolbox认轨,用來實現(xiàn)生成對抗性網(wǎng)絡(Generative Adversarial Net)绅络,在代碼中加入了卷積、反卷積嘁字、...

  • @冷楓_484d 你好恩急,我找到錯誤,并改好代碼了纪蜒,你可以重新clone一下:grin:
    如果運行的時候還有其他問題衷恭,請告訴我。

    GAN 網(wǎng)絡matlab實現(xiàn)

    概述 此代碼是在matlab平臺上搭建了一個簡單的toolbox纯续,用來實現(xiàn)生成對抗性網(wǎng)絡(Generative Adversarial Net)匾荆,在代碼中加入了卷積、反卷積杆烁、...

  • @未來明澈 你好牙丽,我找到錯誤,并改好代碼了兔魂,你可以重新clone一下:grin:
    如果運行的時候還有其他問題烤芦,請告訴我。

    GAN 網(wǎng)絡matlab實現(xiàn)

    概述 此代碼是在matlab平臺上搭建了一個簡單的toolbox析校,用來實現(xiàn)生成對抗性網(wǎng)絡(Generative Adversarial Net)构罗,在代碼中加入了卷積、反卷積智玻、...

  • @嗨你的尾巴掉地上了
    你好遂唧,我覺得用GAN來擴充高頻信號或者是圖片,原理都是相同的吊奢。
    你可以把他們看成是數(shù)組盖彭,所以我覺得直接使用擴充圖片的方法,就可以來擴充二維高頻信號了页滚。

    使用MatConvNet搭建GAN網(wǎng)絡

    概述 該代碼使用MatConvNet在matlab上搭建GAN網(wǎng)絡召边,用來生成手寫數(shù)字圖片。 MatConvNet是一個開源的裹驰、用來在matlab上搭建高效卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的too...

  • @張昊_6dcb 這里的a是g最后一層的激活值隧熙,使用的激活函數(shù)是sigmoid,假設sigmoid函數(shù)為f(x)幻林,f(x)對x的導數(shù)是 f(x)(1-f(x))
    所以 這里的殘差就是在求 對未激活值的偏導數(shù)

    簡單GAN網(wǎng)絡 matlab實現(xiàn)

    說明 此代碼在matlab上搭建了簡單的生成對抗性網(wǎng)絡贞盯,用來生成手寫數(shù)字圖像音念。網(wǎng)絡中生成器和鑒別器的隱藏層均為2層,且都是全連接層躏敢,是一個比較簡單的網(wǎng)絡結構症昏。主要用來說明怎么...

  • 1. 我對GAN原文不太熟,我這里沒有先訓練判別器父丰,使得它達到一定的判別能力
    2.生成的數(shù)字是隨機是為了展示GAN對真實數(shù)據(jù)分布的擬合能力,你可以通過conditional GAN的方式來控制生成具體的數(shù)字
    3. GAN分類的準確率與判別器和生成器都有關掘宪,如果固定生成器不再更新蛾扇,你可以通過判別器給出的圖像的label值來計算GAN分類的準確率,但是分類的準確率高不一定是好事
    如何量化GAN是否收斂魏滚,你可以通過g_loss和d_loss的變化情況來大致推測GAN是否收斂镀首,如果要量化的話,我也不太清楚

    簡單GAN網(wǎng)絡 matlab實現(xiàn)

    說明 此代碼在matlab上搭建了簡單的生成對抗性網(wǎng)絡鼠次,用來生成手寫數(shù)字圖像更哄。網(wǎng)絡中生成器和鑒別器的隱藏層均為2層,且都是全連接層腥寇,是一個比較簡單的網(wǎng)絡結構成翩。主要用來說明怎么...

  • 120
    你不知道的kindle技巧:如何優(yōu)雅地用kindle看pdf文檔?

    很多用kindle的同學都會有這種情況赦役,平常非常喜歡用kindle看書麻敌,愛不釋手。當遇到pdf論文掂摔,pdf類型的小說也非常想用kindle看术羔,但是每次看pdf的體驗都不如用i...

  • 你好:
    c_loss = sigmoid_cross_entropy(logits(1:batch_size), ones(batch_size, 1));
    d_loss = sigmoid_cross_entropy(logits, labels);
    c_loss代表generator的損失值,d_loss代表discriminator的損失值乙漓,通過他們各自的損失來計算參數(shù)的偏導數(shù)级历,進而來更新自身。

    logits是discriminator對圖像的分類結果叭披,而labels是圖像對應的正確標簽值寥殖,通過對logits和lables計算交叉熵來得到損失值。

    c_loss只與生成圖像有關涩蜘,對于generator來說扛禽,生成的圖像的標簽越接近1越好。
    d_loss與生成圖像和原始圖像都有關皱坛,對于discriminator來說编曼,生成對象的標簽越接近0,原始圖像的標簽越接近1越好剩辟。
    就如你說看到的掐场,在計算損失函數(shù)的時候往扔,就通過logits和所期望對應的lables做計算,來得到損失值熊户。

    簡單GAN網(wǎng)絡 matlab實現(xiàn)

    說明 此代碼在matlab上搭建了簡單的生成對抗性網(wǎng)絡萍膛,用來生成手寫數(shù)字圖像。網(wǎng)絡中生成器和鑒別器的隱藏層均為2層嚷堡,且都是全連接層蝗罗,是一個比較簡單的網(wǎng)絡結構。主要用來說明怎么...

個人介紹
Each time you go to one of those wonderful places ,exotic or otherwise,remember to simplify, remember to take care of yourself,remember to exercise,remember to assert yourself and say no when appropriate,remember to cultivate your relationships,remember what is really really important for you in your life.
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