Simple_GAN：GAN：通过简单生成对抗网络生成高斯分布的示例

代码使用两个对抗网络生成一个数据的分布，是一个非常好的生成对抗网络模型，Python直接运行，使用的pytorch作为深度学习引擎。对于入门深度学习的人很容易懂和了解生成对抗网络。本人控制不了下载所需积分 ，所以实在没积分的可以私信我。

使用gan信号重构 这是使用条件生成对抗网络进行信号重建的项目。

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TF-VAE-GAN-DRAW ，和TensorFlow实现。 跑 VAE / GAN： python main.py --working_directory /tmp/gan --model vae 画： python main-draw.py --working_directory /tmp/gan 深度卷积生成对抗网络在使用默认参数的10个星期后产生了不错的结果。 ＃＃＃去做： 更复杂的数据。 添加 用空间变压器层替换当前的注意力机制

该存储库已过时，因为很遗憾，我没有时间去维护它。 如果您想作为合作者继续开发它，请给我发送电子邮件至 。 PyTorch-GAN 研究论文中介绍了生成对抗网络的PyTorch实施的集合。 模型体系结构不会总是反映论文中提出的那些，但是我选择专注于覆盖核心思想，而不是正确地配置每个层。 我们非常欢迎GAN做出的贡献和建议。 另请参阅： 目录 安装 $ git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN $ cd PyTorch-GAN/ $ sudo pip3 install -r requirements.txt 实作 辅助分类器GAN 辅助分类器生成对抗网络 作者 奥古斯都·奥德纳（Augustus Odena），克里斯托弗·奥拉（Christopher Olah），乔纳森·希伦斯（Jonathon Shlens） 抽

CinCGAN-火炬 Pytorch实施 ，CVPR 2018 实验结果 NTIRE2020跟踪1-验证集的平均PSNR（x4） 名称 信噪比 双三次 24.21 EDSR 23.93 CinCGAN 24.92 训练细节 在使用默认设置训练了400K迭代的内部循环之后，我冻结了内部循环，并对外部循环进行了微调，进行了数百次迭代。 在训练外部循环时，将gamma0设置为0.1，将gamma2设置为150，将external_lr设置为1e-5。 其他参数设置为默认值。 检查点 我从使用EDSR实现。 NTIRE2020 x4检查点： ://drive.google.com/file/d/1ctTPy0dxHd5PgGvDc6rtJ8-8wNIjx86w/view?usp sharing 开始训练 训练内循环 python3 main . py - - phase train

#4.6_GAN_生成对抗网络_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)

入门到实践应用的生成对抗网络GANs的文档，代码资源整合

GAN生成对抗网络汇总