DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络).是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据生成,深度卷积GAN之图像生成,GAN tutorial等.这里不再赘述. 一. DCGA

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有

将pytorch官网的python代码当下来,然后下载好celeba数据集(百度网盘),在代码旁新建celeba文件夹,将解压后的img_align_celeba文件夹放进去,就可以运行代码了. 输出如下 显存占用如下 与目标检测模型动不动就显存不够比,简直好太多了. 那最后有一个生成的假的图像,下面是一个epoch的结果 还有5个epoch的结果,明显效果更好了 补充下,后来又做了胸片的试验,因为胸片比较大,所以我resize的尺寸也大一些,变成256x256了,结果,崩了,当然,生成的假图像

题意:给一个无向图,给起点s,终点t,求最少拆掉几条边使得s到不了t,最多拆几条边使得s能到t 思路: 先跑一边最短路,记录最短路中最短的边数.总边数-最短边数就是第二个答案 第一个答案就是在最短路里面求最小割,也就是求最大流,然后依据最短路在建个新图.权为1.跑一边网络流 模板题.以后就用这套模板了 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <queue> #incl

Scipy 高端科学计算:http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4437868.html import os #引用操作系统函数文件 import scipy.misc #引用scipy包misc模块 图像形式存取数组 import numpy as np #引用numpy包 矩阵计算 from model import DCGAN #引用model文件DCGAN类 from utils import pp, visualize, to_json,

之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理.本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果.本次的代码来自github开源代码DCGAN-tensorflow,感谢carpedm20的贡献! 1. 代码结构 代码结构如下图1所示: 图1 代码结构 我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py.其实看文件名字就大概可以猜出各个文件的作用了. download.py主要下载数据集到本地,这里我们需要下载三个数据集:M

环境是你要安装Keras和Tensorflow 先来个network.py,里面定义了生成器网络和鉴别器网络: # -*- coding: UTF-8 -*- """ DCGAN 深层卷积的生成对抗网络 """ import tensorflow as tf # Hyper parameter(超参数) EPOCHS = 100 BATCH_SIZE = 128 LEARNING_RATE = 0.0002 BETA_1 = 0.5 # 定义判别

引自:GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN. 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversaria

数据增强(Data augmentation) 预处理(Pre-processing) 初始化(Initializations) 训练中的Tricks 激活函数(Activation functions) 正则化(Regularizations) 画图洞察数据 集成学习(Ensemble) 数据增强 深度学习需要大量的数据,当数据集不够大时,可以利用合理手段,基于已有数据,"创造"新的数据.本部分针对图像处理 对于图像而言,可以随机选择以下手段: 翻转 旋转 拉伸 裁剪 颜色抖动 光学

[前言]      本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(Generative Models)中生成对抗网络(Generative Adversarial Network)的研究与发展.作者按照GAN主干论文.GAN应用性论文.GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络. 本文涉及的论文有: Goodfellow Ian, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adver

作者在进行GAN学习中遇到的问题汇总到下方,并进行解读讲解,下面提到的题目是李宏毅老师机器学习课程的作业6(GAN) 一.GAN 网络上有关GAN和DCGAN的讲解已经很多,在这里不再加以赘述,放几个我认为比较好的讲解 1.GAN概念理解 2.理解GAN网络基本原理 3.李宏毅机器学习课程 4.换个角度看GAN:另一种损失函数 二.DCGAN 1.从头开始GAN[论文](二) -- DCGAN 2.PyTorch教程之DCGAN 3.pytorch官方DCGAN样例讲解 三.示例代码解读 3.1

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

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN. 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversarial Networks(arxiv:https://a

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 Ref: 神经网络训练中的Tricks之高效BP (反向传播算法) 关于梯度下降的东西,涉及的知识很多,有必要单独一章 Lecture 06 —— mini批量梯度训练及三个加速的方法 (详见链接) 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降(SGD)学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作

BP神经网络是深度学习的重要基础,它是深度学习的重要前行算法之一,因此理解BP神经网络原理以及实现技巧非常有必要.接下来,我们对原理和实现展开讨论. 1.原理  有空再慢慢补上,请先参考老外一篇不错的文章:A Step by Step Backpropagation Example 激活函数参考:深度学习常用激活函数之— Sigmoid & ReLU & Softmax 浅显易懂的初始化:CS231n课程笔记翻译:神经网络笔记 2 有效的Trick:神经网络训练中的Tricks之高效BP(

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059,感谢分享 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN. 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) 一.GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛

一.概述 这个是最近的核心工作了,基本上都是靠着这篇paper的model过日子了啊.. 论文主要讲的是hand gesture recognition,实际上是用googlenet做的一个classification的工作,他的工作也就是在googlenet上做了fine-tuning,那么论文的关键是什么呢...当然就是标题啦..关键工作是CNN+EM,通过EM算法对隐变量参数进行预测,用CNN代替stepE的高斯模型的预测,这样迭代下来,最终训练了在这个值标记了3000张但是有1 Mill