基于生成对抗网络的图像生成,生成对抗网络项目实战PDF
至此本课程结束。博客们已经默认了BP、CNN、RNN和其他基本神经网络的属性和训练过程。但如果不了解基础知识，可以查一下博主建立的深度学习学习方式，按顺序看。
深度学习的学习路线：过往课程
你好又是分享日了。在这条推文中，Bo gldc介绍了生成性对抗网络。对抗写了个假剧本。近年来，AI换脸等技术在全球范围内爆发，这与这张网络的贡献是分不开的。通过生成对抗网络，可以学习数据的分布规律，使图像、文字等物体与我们的现实世界相似。从真实性的程度来看，它有时被称为深度学习艺术家。好了，闲话不多说，我们进入生成对抗网络(GAN)的世界。
甘开山作品
出票人代码：kd4j
3359 pan.Baidu.com/s/1图德克斯8fl qd 20 svuydvh 88w
正文内容摘要：
生成网络原理
发电网络(GAN)网络结构
生成网络的训练过程
生成对策网络(GAN)的示例
生成对抗网络的思想
原理
画好不好，大家都信画。反正设计上画了两条线。我们复制的次数越多，就会画出越多相似的图。最后临摹到了极限，我们的画和临摹的画一模一样。专家们分辨不出哪幅画是赝品。那么，在这个例子中，英雄被一个对抗网络的生成所取代，画图的操作被训练所取代。其实就是这样。一般来说，网络学习数据的分布规律，做出和原始数据一样的数据。这些数据包括语音、文字、图像等。
Gan的网络结构
Gan网络结构图
如上图所示，Gan网络结构有两部分。一个是生成器，另一个是鉴别器。现在以手写数字图像为例。我们希望甘能复制出和手写数字图像一样的图纸，用假货做正品。整个过程如下
首先定义生成器，输入一组随机噪声矢量(最好服从一般分布，一般数据分布表现一般分布规律)作为图像输出。
定义了鉴别器，用于确定图像是否在训练集中，是真还是假。
当鉴别器不能鉴别真伪时，即鉴别概率为0.5时，停止训练。
其中，生成器和鉴别器就是我们的神经网络，或者CNN、RNN或者BP网络，只要能完成任务就行。
具体的训练过程
初始化http://www.Sina.com/和http://www.Sina.com/网络的参数。
从训练集中提取N个样本，生成器使用定义的噪声分布来生成N个样本。固定生成器G，训练辨别器D，尽量辨别真伪。
循环生成器G后，更新辨别器D，让识别器尽可能分辨真伪。
经过多次更新迭代，在理想状态下，k次辨别器D最终可以区分图像是来自实际训练样本集还是根据1次生成器G生成的样本。此时，判别概率为0.5，训练结束。
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论文伪代码
实验
实验环境
Anaconda Python 3.7
Jupyter笔记本
克拉斯
环境的开发和安装在之前的推文中已经介绍过了，还没有安装的朋友可以翻翻。
Python开发环境- Windows和服务器
Python深度学习开发环境- Keras
密码
Git链接
密码
https://github . com/Chile Wang 0228/deep learning tutorial/blob/master/GAN/GAN . ipynb
培训结果
鉴频器和发电机损耗趋势图
生成器生成的手写数字卷
朋友们可以尝试调整以下参数，让结果更漂亮~
1 .批量大小
2.2.adam优化器的学习速率
3.迭代次数nb_epoch
4.发电机发电机和鉴别器的网络结构
视频版
视频版包含代码讲解部分，但是博主的代码已经做了相应的注释。相信大家都能看懂，喜欢视频版的朋友可以看看~ ~ ~
我爱学习，哔哩哔哩值得拥有。
https://space.bilibili.com/299585150
总结
好了，就这样，对抗生成网络（GAN）的知识点我们都讲完了。在你掌握了整个过程之后，你可以修改博主的代码，训练你自己的GAN模型。
最后，博主在这条推文中介绍的甘只是2014年的开山之作。很多人基于GAN提出了很多有趣的实验，这里就不赘述了。而且GAN的应用范围非常广泛。比如市面上流行的“变脸”软件，大多是基于GAN的原理。我们甚至可以使用GAN进行数据增强。比如当我们缺少训练集的时候，可以考虑用GAN生成一些数据，扩充我们的训练样本。
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