利用条件GAN生成MNIST手写数字，相对于GAN生成的效果更好

前言 最近准备研究关于用GAN神经网络实现图片超分辨的项目，为了理解GAN神经网络的内涵和更熟悉的掌握pytorch框架的用法，写了这个小demo熟悉手感 思想 GAN的思想是是一种二人零和博弈思想，网上比较流行的一种比喻就是生成模型（G）是印假钞的人，而判别模型（D）就是判断是否是假钞的警察。 判别网络的目的：就是能判别输入的数据（如图片）它是来自真实样本集还是假样本集。假如输入的是真样本，网络输出就接近1，输入的是假样本，网络输出接近0，那么很完美，达到了很好判别的目的。 生成网络的目的：生成网络是造样本的，它的目的就是使得自己造样本的能力尽可能强，强到判别网络没法判断我是真样本还是假样本

颜色分类leetcode 使用 GAN 进行图像着色 介绍 该存储库是 Conditional GAN 的实现，用于将图像从灰度转换为 RGB。 网络的输入是 1 通道灰度图像（特别是 LAB 色彩空间的“L”通道），生成器将创建输入图像的 3 通道彩色版本。 生成器具有编码器-解码器架构； 鉴别器只是一个编码器加上提供一类输出的全连接层。 跳过连接应用于生成器（U-Net）。 对于 224x224 图像，生成器的架构如下所示。 每个块包含 Conv(transpose Conv) 层、BatchNormalization 和 Leaky ReLU。 生成器的最终激活函数是 tanh； 用于鉴别器的 sigmoid。 输入图像在输入网络之前被标准化。 总的来说，Conditional GAN 的目标函数是： 对于生成器，使用 L1 距离添加正则化项： 其中使用系数 lambda 100。 该模型使用 Adam 优化器进行了优化，并稍作改动。 该模型适用于各种彩色图像数据集。 这里实验了三个数据集：OxFlower、SpongeBob 和 SC2Replay。 ：Oxford VGG g

GaN：5G、快充、UVC——第三代半导体

GAN在脑机接口中的应用：人工生成EEG数据

生成式对抗网络，搜集整理了网上关于GAN ,WGAN,汇总详解了WGAN-GP

基于GAN的图像去雾 该项目旨在实现基于GAN的图像去雾方法 图1.生成器。 发生器可以直接输出无雾图像，而无需估计中间参数。 图2.鉴别器。 鉴别器可以引导发生器生成更真实的除雾结果。 要运行此项目，您需要设置环境，下载数据集，然后可以训练和测试网络模型。 我将逐步向您展示运行该项目，希望它足够清楚。 先决条件 该项目已在Ubuntu 16.04的GPU Titan V上进行了测试。请注意，运行该代码需要一个GPU。 否则，您必须稍微修改一些代码才能使用CPU。 如果使用CPU进行训练，可能会太慢。 因此，我建议您使用足够强大的GPU和大约12G的RAM。 依存关系 建议使用Python 3.5或3.6。 tqdm==4.19.9 numpy==1.17.3 tensorflow==1.12.0 tensorboardX torch==1.0.0 Pillow==6.2.0 to

我们提出了一个简单的正则化方案来处理生成对抗网络（GAN）中的模式缺失和训练不稳定的问题。 关键思想是利用鉴别器学习到的视觉特征。 我们通过向生成器提供由鉴别器提取的真实数据特征来重建真实数据。 将重建损失添加到GAN的目标函数中，以强制生成器可以根据鉴别器的特征进行重建，这有助于明确指导生成器朝着接近实际数据的可能配置进行。 所提出的重建损失提高了GAN的性能，在不同的数据集上产生了更高质量的图像，并且可以轻松地与其他正则化损失函数（例如梯度罚分）组合以提高各种GAN的性能。 我们对不同数据集上广泛采用的DCGAN体系结构和复杂的ResNet体系结构进行了实验，结果表明了该方法的有效性和鲁棒性。

二维下料matlab代码GAN字符生成 一个基于机器学习，基于神经网络的项目，可以通过对抗性学习生成具有不同样式的单个字符。 数据包要求：模块numpy ， tensorflow （版本2及更高版本，但应与1一起使用）和keras ，然后将scipy加载.mat文件，并将tqdm作为实用程序包tabulate和tqdm 。 没有防护罩，因此必须安装所有防护罩，程序才能正常工作。 作者：弗朗切斯科·比安科（Francesco Bianco） 电邮： 快速介绍 快速运行：从存储所有.py文件的工作文件夹中，创建一个名为'temp_project'的文件夹，并将其中包含EMNIST数据集的'matlab'文件夹放入其中，以使路径为./temp_project/matlab/emnist-letters.mat （在Unix中，或等效于Windows系统.\temp_project\matlab\emnist-letters.mat ）有效。 然后启动不带命令行参数的程序以实现默认行为：它们将在'temp_project'中创建文件夹，对于基于EMNIST的网络，其前缀为'E_'，对于MNIS

一个关于实现GAN的简单实例代码