利用条件GAN生成MNIST手写数字，相对于GAN生成的效果更好

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

使用条件生成对抗网络进行图像去雨 [] [] 何章，Vishwanath Sindagi，Vishal M.Patel 在本文中，我们研究了解决单图像去水印问题的新观点。 我们不仅要确保决定什么是实现良好的定量和定性性能的良好先验或良好框架，还应确保排水良好的图像不会降低给定计算机视觉算法（如检测和分类）的性能。 换句话说，消除雨水的结果应该与其对应的清晰图像与给定的鉴别器没有区别。 通过使用最近引入的条件生成对抗网络（GAN），可以将该标准直接合并到优化框架中。 为了最大程度地减少GAN引入的伪像并确保更好的视觉质量，引入了新的精确损失函数。 @article{zhang2017image, title={Image De-raining Using a Conditional Generative Adversarial Network}, author={Zhan

generative_adversarial_networks_101：生成对抗网络的Keras实现。 具有MNIST和CIFAR-10数据集的GAN，DCGAN，CGAN，CCGAN，WGAN和LSGAN模型

CGAN的全拼是Conditional Generative Adversarial Networks，条件生成对抗网络，在初始GAN的基础上增加了图片的相应信息。 这里用传统的卷积方式实现CGAN。 import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision import transforms from torch import optim import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot

20210804-华泰证券-人工智能47：cGAN模拟宏观指标.pdf

有条件的GAN去噪器 条件生成对抗网络（CGAN）模型的Tensorflow / Keras实现，可用于图像去噪或伪像去除。 CGAN由一个生成器网络和一个鉴别器网络组成。 生成器将嘈杂/伪像图像作为输入，目的是尽可能接近真实图像。 鉴别器模型将真实图像或生成的图像作为输入，目的是尽可能准确地区分两者。 因此，网络参与了至高无上的激烈竞争... 发电机网络模型基于[1]中的U-Net。 GalaxyGAN模型帮助了结构和模型体系结构的一些选择： ，[2]。 安装 旨在与Python 2.7或3.4或更高版本兼容，但仅在2.7.13和3.6.7上进行了测试。 您将需要 ，为您的机器进行适当设置。 您可以在environment.yml看到所需的Python软件包。 如果使用Anaconda，则可以使用此文件安装作者的环境（请注意，使用tensorflow-gpu ，它需要GPU）：

使用tensorflow2.0中的keras进行的CGAN生成MNIST手写图片的尝试，是本人一篇博客的全文代码

信道编码matlab代码使用条件GAN的一比特多用户大规模MIMO的信道估计 1.说明 该存储库是本文的实现：董玉迪，王华霞和姚玉东，“使用条件GAN进行一比特多用户大规模MIMO的信道估计”。 ArXiv：2006.11435 [Eess]，2020年6月。 该论文被IEEE通信信函（DOI：10.1109 / LCOMM.2020.3035326）接受 2.运行cGAN以执行通道估计（TensorFlow版本为2.0） 数据集已经生成了“ Data_Generation_matlab / Gan_Data / Gan_0_dBIndoor2p4_64ant_32users_8pilot.mat” ，其中包含通道数据和量化的信号数据。 运行主要功能“ cGAN_python / main_cGAN.py” 。 对于每个时期，结果将保存在文件夹“ cGAN_python / Results”中，并显示如下可视结果。 3.如何生成数据 从此链接下载“ I1_2p4.zip” ：。 然后，应该提取“ I1_2P4”文件夹，并将其放在“ Data_Generation_matlab / Ra

CVAE-GAN-ZOOS-PyTorch-初学者 首先先感谢给小透明点赞的几个朋友。 中文讲解： 如果你是第一次接触AE自编码器和GAN生成对抗网络，那这将会是一个非常有用且效率的学习资源。所有的内容使用PyTorch编写，编写格式清晰，非常适合PyTorch新手作为学习资源。本项目的所有模型当前都是基于MNIST数据库进行图片生成。MNIST数据集是一个比较小，一个光CPU可以运行起来的小数据库。新人友好数据库。 本项目包含以下模型：AE（自编码器），DAE（降噪自编码器），VAE（变分自编码器），GAN（对抗生成网络），CGAN（条件对抗生成网络），DCGAN（深度）卷积对抗生成网络），WGAN（Wasserstain对抗生成网络），WGAN-GP（基于渐变惩罚的WGAN），VAE-GAN（变分自编码对抗生成网络），CVAE-GAN（条件变分自编码对抗生成）网络）PS：部分英文翻译的