用于表格数据的GAN 我们深知GAN在现实图像生成方面的成功。 但是，它们可以应用于表格数据生成。 我们将回顾和研究有关表格式GAN的最新论文。 Arxiv文章： 中等职位： 如何使用图书馆 安装： pip install tabgan 要生成新数据以通过采样进行训练，然后通过对抗性训练进行过滤，请调用GANGenerator().generate_data_pipe ： from tabgan . sampler import OriginalGenerator , GANGenerator import pandas as pd import numpy as np # random input data train = pd . DataFrame ( np . random . randint ( - 10 , 150 , size = ( 50 , 4 )), col

生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等上大量相关论文发表。密歇根大学Jie Gui博士等人近期发布了《A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications》，包括28页pdf，这篇综述论文对460余篇论文进行了尝试从算法，理论和应用的角度对各种GANs方法进行叙述。

在PyTorch和PyTorch Lightning中生成深度学习模型的实现 DCGAN 论文： 作者：Alec Radford，Luke Metz，Soumith Chintala 代码（PyTorch）： 由 码（闪电）： 由 去做 DCGAN Pix2Pix 循环GAN SRGAN

BigGAN-PyTorch 作者的正式非官方PyTorch BigGAN实现。 此仓库包含由Andrew Brock，Jeff Donahue和Karen Simonyan的训练中的BigGAN的4-8 GPU训练代码。 这段代码是由Andy Brock和Alex Andonian编写的。 如何使用此代码 你会需要： 版本1.0.1 tqdm，numpy，scipy和h5py ImageNet培训集 首先，您可以选择为目标数据集准备经过预处理的HDF5版本，以实现更快的I / O。 遵循此步骤（或不执行此操作），您将需要计算FID所需的Inception时刻。 这些都可以通过修改

PyTorch GAN :laptop:与 :laptop: = :red_heart: 此仓库包含各种GAN架构的PyTorch实现。目的是使初学者更容易开始玩和学习GAN。 我发现的所有存储库都掩盖了某些内容，例如将某些网络层中的偏向设置为False而没有解释为什么要做出某些设计决定。此仓库使每个设计决策透明。 目录 什么是GAN？ GAN最初是由Ian Goodfellow等人提出的。在一份名为“的开创性论文中。 甘斯是一个框架，2个模型（通常为神经网络），称为发电机（G）和鉴别器（d），玩游戏极大极小彼此抵靠。生成器正在尝试学习真实数据的分布，这是我们通常感兴趣的网络。在游戏中，生成器的目的是欺骗鉴别器“思考”它生成的数据是真实的。另一方面，鉴别器的目的是正确地区分生成的（伪）图像和来自某些数据集（例如MNIST）的真实图像。 设置 git clone https://github.com/gordicaleksa/py

在过去的十年中，生成式对抗网络已经成为人工智能领域的一个流行组成部分。在本次演讲中，我们将以一个关于GANs如何工作的简短教程开始，以及在设计GAN架构时涉及的各种考虑事项。然后，我们将继续讨论一些更流行的GAN架构，并从不同的角度进行讨论，包括可解释性和伦理。最后，我们将讨论关于使用GANs的最新进展，包括处理现实世界的问题。

香草GANS，小批量鉴别-使用PyTorch实施 该存储库包含我在PyTorch中的第一个代码：一个从头开始实现的GAN（嗯，不是真的），并且经过训练可以生成类似数字的MNIST。 还实施了小批量判别，以避免模式崩溃，这是在训练有素的GANS中观察到的常见现象。 （链接至论文： : ）。 这是在有无小批量判别的情况下GAN生成的输出的比较。 所使用的网络非常简单（只有一个隐藏层），训练​​了20个时期，每个时期的批次大小为20，学习率= 1e-4。 请注意，由于for循环，在此阶段，用于小批量识别的代码并不是真正的最佳选择。 我尚未找到使用PyTorch解决该问题的方法。 （左）Vanilla GAN输出（右）使用Minibatch判别层的GAN输出显然，小批量识别已改善了输出位数，但看起来仍然不够现实。 我们可以改善此情况的可能方法： （a）添加更多层。 到目前为止，我认为只有一

入门到实践应用的生成对抗网络GANs的文档，代码资源整合

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通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，ICLR 2021（聚焦） | [NEW！]是时候玩我们的！ 条件生成对抗网络的许多任务特定变体已经开发出来用于图像完成。 然而，仍然存在严重的局限性，即在处理大规模缺失区域时，所有现有算法都倾向于失败。 为了克服这一挑战，我们提出了一种通用的新方法，该方法通过对有条件和随机样式表示形式进行共调制来弥合图像条件和最近调制的无条件生成体系结构之间的差距。 此外，由于缺乏用于图像完成的良好定量指标，我们提出了新的配对/未配对初始判别分数（P-IDS / U-IDS） ，该指标可通过线性可分离性来可靠地测量修复图像与真实图像之间的感知保真度在特征空间中。 实验证明，在质量和多样性方面都优于最新形式的自由形式图像完成功能，并且易于将图像概括为图像到图像的翻译。 通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，，盛怡伦，董悦，肖亮，张兆祥，徐彦清华大学与微软