GAN模型生成手写字

概述:在前期的文章中,我们用TensorFlow完成了对手写数字的识别,得到了94.09%的识别准确度,效果还算不错.在这篇文章中,笔者将带领大家用GAN模型,生成我们想要的手写数字. GAN简介对抗性生成网络(GenerativeAdversarial Network),由 Ian Goodfellow 首先提出,由两个网络组成,分别是generator网络(用于生成)和discriminator网络(用于判别).GAN网络的目的就是使其自己生成一副图片,比如说经过对一系列猫的图片的学习,g…

使用生成对抗网络（GAN）生成手写字

先放结果这是通过GAN迭代训练30W次,耗时3小时生成的手写字图片效果,大部分的还是能看出来是数字的. 实现原理简单说下原理,生成对抗网络需要训练两个任务,一个叫生成器,一个叫判别器,如字面意思,一个负责生成图片,一个负责判别图片,生成器不断生成新的图片,然后判别器去判断哪儿哪儿不行,生成器再不断去改进,不断的像真实的图片靠近. 这就如同一个造假团伙一样,A负责生产,B负责就鉴定,刚开始的时候,两个人都是菜鸟,A随便画了一幅画拿给B看,B说你这不行,然后A再改进,当然需要改进的不止A,随着A…

GAN实战笔记——第三章第一个GAN模型：生成手写数字

第一个GAN模型-生成手写数字一.GAN的基础:对抗训练形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是…

用TensorFlow教你手写字识别

博主原文链接:用TensorFlow教你做手写字识别(准确率94.09%) 如需转载,请备注出处及链接,谢谢. 2012 年,Alex Krizhevsky, Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 赢得 ImageNet 挑战赛冠军,基于CNN的图像识别开始受到普遍关注,CNN 成为了图像分类的黄金标准,自那以后,科学界掀开了基于深度神经网络对图像识别的大探索,现如今,深度学习对图像的识别能力已经超出了人眼的辨别能力.本公众号的图像识别系列将循序渐进,层层深入的带领读…

[Deep-Learning-with-Python]GAN图片生成

GAN 由Goodfellow等人于2014年引入的生成对抗网络(GAN)是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案.它们通过强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分,从而能够生成相当逼真的合成图像. 理解GAN的直观方式是想象一个伪造者试图创造一幅伪造的毕加索作品.起初,伪造者的任务非常糟糕.他将他的一些假货与真正的毕加索混合在一起,并将它们全部展示给艺术品经销商.艺术品经销商对每幅画进行真实性评估,并给出关于毕加索看起来像毕加索的原因的伪造反馈.伪造者回到他的工作室准备一些新的假货.随…

tensorflow卷积神经网络与手写字识别

1.知识点 """ 基础知识: 1.神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层.隐藏层.输出层.而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer,又叫下采样层) 2.卷积层:通过在原始图像上平移来提取特征,每一个特征就是一个特征映射 a)提取特征:定义一个过滤器(也称观察窗口,奇数大小,值为权重)大小,步长 b)移动越过图片: 1.VALID:不越过,直接停止观察(一般不用) 2.SAME:直接越过,则对图像零填充(paddin…

【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之利用GAN自动生成二次元头像

前言深度学习作为人工智能的重要手段,迎来了爆发,在NLP.CV.物联网.无人机等多个领域都发挥了非常重要的作用.最近几年,各种深度学习算法层出不穷, Generative Adverarial Network(GAN)自2014年提出以来,引起广泛关注,身为深度学习三巨头之一的Yan Lecun对GAN的评价颇高,认为GAN是近年来在深度学习上最大的突破,是近十年来机器学习上最有意思的工作.围绕GAN的论文数量也迅速增多,各种版本的GAN出现,主要在CV领域带来了一些贡献,如下图所示. 我们可…

VS2010 根据模型生成数据库打开edmx.sql文件时 vs出现无响应的解决方案

今天在VS2010 sp1+sql server 2008 R2+Win7操作系统下测试ADO.NET 实体数据模型时 ,遇到这样一个问题. 首先建好实体模型,然后"根据模型生成数据库",也就是根据实体数据模型生成相应表结构,创建好连接字符串,在弹出的如图窗口后,点击“完成”按钮,程序会自动生成后缀为edmx.sql的文件,但是当打开这个文件时,vs2010出现无响应的情况,必须手动结束进程. 在网上搜了半天解决方案,但是很少关于这方面的资料,就用google搜英文的关键词,结果在ms…

根据powerdesigner的OO模型生成C#代码

2007-05-15 08:34:11| 分类: 转贴部分 | 标签:学习帖子 |字号订阅习惯了用Powerdesigner设计数据库模型,XDE设计类图.因此我一般的设计方法是用PD做分析模型,然后,用分析模型生成数据库物理模型和C#代码,再用XDE从C#代码中反向工程生成XDE模型. 但是在今天生成代码时发现一个小小的问题:在PD生成代码时,它会将实体中的attribe生成C#中的public field,而不是property,找了半天终于发现有一种方法: 在\Resource F…

MySQL Workbench将模型生成SQL文件出错

采用MySQL Workbench 设计好表和表关系后,从 File | Export 菜单中,选择 Forward Engineer SQL CREATE Script(正向引擎), 将我们的模型生成SQL文件出错: [Window Title]MySQL Workbench [Main Instruction]Error [Content]Could not save to file 'ORDER.sql': Failed to create file 'ORDER.sql.B9GCYY':…

FreeMarker之根据模型生成HTML代码

FreeMarker之根据模型生成HTML代码与FreeMarker根据模型生成Java代码,本质上是一样的,关于生成Java代码可以参考我的这篇文章:FreeMarker之根据模板生成Java代码一.导入依赖 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=&…

MVC5 模型生成EF

在看本篇之前请先去了解一下EF以及如何利用模型生成数据库 https://i.cnblogs.com/posts?categoryid=1107227 看Code First就可以了. 等你了解了EF以后 ①在Models里面创建3个类 Genre,Artist,Album public class Album //专辑 { public virtual int AlbumId { get; set; } public virtual int GenreId { get; set; } //…

html5 canvas手写字代码(兼容手机端)

html5 canvas手写字代码(兼容手机端) <pre><!DOCTYPE html><html><head> <title>画板实验</title> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <s…

使用BERT模型生成句子序列向量

之前我写过一篇文章,利用bert来生成token级向量(对于中文语料来说就是字级别向量),参考我的文章:<使用BERT模型生成token级向量>.但是这样做有一个致命的缺点就是字符序列长度最长为512(包含[cls]和[sep]).其实对于大多数语料来说已经够了,但是对于有些语料库中样本的字符序列长度都比较长的情况,这就有些不够用了,比如我做一个法院文书领域预测任务,里面的事实部分许多都大于1000字,我做TextCharCNN的时候定义的最大长度为1500(能够涵盖百分之95以上的样本).…

【PDF】手写字与识别字重叠

[PDF]手写字与识别字重叠前言同学平时上课用iPad记笔记,考试之前导出为PDF发给我后,我用PDF打开,发现可以直接Ctrl+F搜索一些词语.一直不知道是怎么做到的,毕竟里面的字都是手写的,不是键盘敲进去的呀. 当我用"多看阅读"APP(v6.1.1.190928)打开这个PDF时,发现里面的手写字和系统标准字体的字密密麻麻的重叠在一起.于是我猜测,平时表面上看起来这个PDF里只有那些手写的字,但实际上还有一些类似图层的透明东西覆盖在上面,在那里面记录着笔记软件实时OCR出来的…

knn算法手写字识别案例

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier def build_data(dir_name): """ 构建数据 :param dir_name: 指定传入文件夹名称 :return: 构建好的数据 """ # 获取文件名列表 f…

百度大脑EasyEdge端模型生成部署攻略

EasyEdge是百度基于Paddle Mobile研发的端计算模型生成平台,能够帮助深度学习开发者将自建模型快速部署到设备端.只需上传模型,最快2分种即可生成端计算模型并获取SDK.本文介绍EasyEdge生成端计算模型,并集成到手机APP的流程. 采用模型:基于MobileNet 的SSD模型 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测:输入为原始图像,输出为检测结果,无需借助外部工具或流程进行特征提取.候选框生成等. 官方开源代码:https://github.com/PaddlePa…

GAN——生成手写数字

<Generative Adversarial Nets>是 GAN 系列的鼻祖.在这里通过 PyTorch 实现 GAN ,并且用于手写数字生成. 摘要: 我们提出了一个新的框架,通过对抗处理来评估生成模型.其中,我们同时训练两个 model :一个是生成模型 G,用于获取数据分布:另一个是判别模型 D,用来预测样本来自训练数据而不是生成模型 G 的概率.G 的训练过程是最大化 D 犯错的概率.这个框架对应于一个极小极大的二人游戏.在任意函数 G 和 D 的空间中,存在着一个唯一的解,G 恢…

caffe+GAN︱PPGN生成模型5则官方案例（caffe版）

一.效果与架构 PPGN 整合了对抗训练.cnn特征匹配.降噪自编码.Langevin采样:在NIPS2016得到了Ian Goodfellow的介绍. PPGN生成的图像同类差异化大,可根据指定生成不同类别的图像.多类化,生成的图像清楚分辨率高. PPGN可使用imagenet1000类分类网络生成特定类别的图像. 效果: 架构图: 详细解读:zdx3578(微信公众号) 二.案例所需环境:caffe/python/GPU可以加速确保你是在./caffe/python下运行settings…

卷积生成对抗网络（DCGAN）---生成手写数字

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) ---- 生成 MNIST 手写图片 1.基本原理生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是"骗过"判别器判别器(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的"假数据" 训练过程固定判别器,让生成器不断生成假数据,给判别器判别,开始生成器很弱,但是随着不断的训练,生成器不断提升,最终骗过判别器.此时判别器…

Tensorflow:DCGAN生成手写数字

参考地址:https://blog.csdn.net/miracle_ma/article/details/78305991 使用DCGAN(deep convolutional GAN):深度卷积GAN 网络结构如下: 代码分成四个文件: 读入文件 read_data.py 配置线性层,卷积层,反卷积层 ops.py 构建生成器和判别器模型 model.py 训练模型 …

如何利用Framework模型生成IQD文件

很多Cognos的新手在接触Transform建模的时候对于iqd文件都有一种朦胧的感觉,当然也不必去死记硬别它的格式,下面我们就来说一下如何用Framework工具来生成iqd文件. 1:打开framework manager 创建一个项目 2:导入所需的表,设置表属性外部化方法为iqd(需要导出为iqd文件的表都重复此操作) 3:创建数据包,并且发布该数据包 4:进入发布向导,此时可以选择不发不到Cognos Store中的公共文件夹,因为目的是为了得到iqd文件,不需要使用此模型开发报表…

GAN（生成对抗网络）之keras实践

GAN由论文<Ian Goodfellow et al., “Generative Adversarial Networks,” arXiv (2014)>提出. GAN与VAEs的区别 GANs require differentiation through the visible units, and thus cannot model discrete data, while VAEs require differentiation through the hidden units, a…

Orleans框架------基于Actor模型生成分布式Id

一.Actor简介 actor模型是一种并行计算的数学模型. 响应于收到的消息,演员可以:做出决定,创建更多Actor,发送更多消息,并确定如何响应接收到的下一条消息. 演员可以修改自己的状态,但只能通过消息相互影响(避免需要任何锁). actor是一个计算实体,当其收到消息时,可以并发执行如下操作: 1. 发送有限数量的消息给其他actor 2. 创建有限数量的新actor 3. 指定收到下一消息时的行为在Orleans中使用的是虚拟Actor方式,详细:http://dotnet.gith…

Rose如何由模型生成代码(正向工程)

原创正向工程: 选中要转换的模型. 单击 tools>Java/J2EE > Syntax Check 来检查目标代码是否符合规范,比如命名错误. 察看rose log窗口(下方)察看检验结果,如果有错误,即errors那么生成的代码很可能无法通过编译. 根据需要校正这些组件或者图. 重复步骤2 直到检验不出错误,然后你就可以进入下一步了.(假设以上步骤已经搞定了error) 单击 Tools > Java/J2EE > Generate Code(一般来说如果你还没有将一个…

django中根据模型生成页面的脚手架app-groundwork

相信做过Asp.net MVC的朋友对在此框架下,根据模型自动生成浏览,编辑,查看,删除的四个页面的脚手架功能记忆尤新,那么我们在用python中的django框架时,有没有此脚手架功能呢,很显然,默认的情况下django并没提供,不过,借助django的app可以很方便移植的特性,有人帮我们做了,就是本文推荐的django-groundwork这个app. 这个app帮我们扩展了manage.py的命令,可以让我们通过此命令生成一些代码及文件. 此app托管在git这个源码管理器中,可以通过此…

django 模型生成sql（多对多）

模型如下: class Publisher(models.Model): name = models.CharField(max_length=30) address = models.CharField(max_length=50) city = models.CharField(max_length=60) state_province = models.CharField(max_length=30) country = models.CharField(max_length=50) we…

Django学习案例一（blog）：三. 模型生成数据

1. 什么是模型models Django中以创建类的形式来创建数据表. 在编写代码的过程中,所有对数据库的操作,都是对类和类的对象进行操作. ORM对象关系映射(Object relation mapping)实现了对象和数据库之间的映射,隐藏了数据访问的细节,不需要编写SQL语句,为开发提供了便利. 2. 创建表的语句(创建类class) 简单的博客表构造:1. Category分类(分类名称)2. Tag标签(标签名称)3. Blog博客(标题.作者.正文.发布时间.分类.标签)4.评论(…

使用BERT模型生成token级向量

本文默认读者有一定的Transformer基础,如果没有,请先稍作学习Transormer以及BERT. 相信网上有很多方法可以生成BERT向量,最有代表性的一个就是bert as service,用几行代码就可以生成向量,但是这样生成的是句向量,也就是说,正确的做法是输入一句句子: 我是一个中国人,我热爱着中国的每一个城市. 输出的是这句句子的向量,一个768维的向量(google预训练是这么做的),这个向量是具有上下文信息的,详细参考Transformer结构.但是网上有一些做法是用bert…

tensorflow神经网络与单层手写字识别

1.知识点 """ 1.基础知识: 1.神经网络结构:1.输入层 2.隐含层 3.全连接层(类别个数=全连接层神经元个数)+softmax函数 4.输出层 2.逻辑回归:只能解决二分类问题 3.线性回归:只能用于预测 4.softmax:有多少类别,就会有多少个输出 5.信息熵:信息熵越大,不确定性越大,信息熵越小,则不确定小,属于的类别也更加清晰 6.softmax公式: Si = e^i / (e^1+....+e^j) ,用于计算概率值. 特点:所有类别概率值相加等于1…

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