Automatic generation of natural language from images has attracted extensive attention. In this paper, we take one step further to investigate generation of poetic language (with multiple lines) to an image for automatic poetry creation.

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在本文中，我们向您展示如何为生成时装设计建立一个生成对抗网络（GAN）。

本文的目的是解释Conditional Tabular GANs的工作原理，因为目前我还没有看到类似这样的文章。 表格数据生成是一个不断发展的研究领域。 CTGANs 论文已成为许多其他机器学习架构的基础，这些架构如今构成了该研究领域的最新技术。 为什么要生成表格数据？ 我们都知道如何使用生成对抗网络 (GAN) 生成图像数据。 我们现实中最常用的数据类型是表格数据。 表格数据是结构化的，在训练机器学习模型时通常更容易处理。 然而，虽然文本数据的生成方式和图形数据差不多，但是在生成表格数据时，要制作一个性能良好的模型，实际上会使事情复杂化很多。 本文的目标是了解 CTGAN 的工作原理。 为此，我将首先对 GAN 和表格数据进行简要说明。 然后我将介绍原始 CTGAN 论文中描述的架构。 最后，我将通过一个使用 Python 的示例实现。 回顾 GAN GAN 属于深度学习生成器的分支。 这是一个监督学习问题，我们有一组真实数据，我们希望通过使用生成器来扩充这个数据集。 GAN 学习生成样本与学习样本的分布有着根本的不同 GAN 由两个神经网络：生成器和鉴别器组成。 生成器

matlab版本的GAN网络，对抗生成网络

对抗生成网络学习（十）——attentiveGAN实现影像去雨滴的过程(tensorflow实现)-附件资源

Orcad原理图生成网络表再导入AD9.3制作PCB

matlab集成c代码 SeisCompletionGAN 构建一种对抗生成网络对有缺失的地震二维图像进行重建恢复。 代码环境 python 3.5.4 / Tensorflow 1.9.0 训练集 使用真实地震工区的地震segy格式数据，通过matlab进行读取，分割，得到了10万二维地震图片作为训练数据，5000作为测试数据。 预处理 将.mat数据通过Python转换为图片，并采用缺失道的处理，在输入网络前进行处理加速网络的收敛。 生成器/补全网络 将预处理完成的数据输入补全网络。补全网络如下 采用了白化操作——将输入数据分布变换到0均值，单位方差的分布，加速神经网络的收敛。 补全网络采用了一种编码-解码的结构，类似于自编码器，从最初为了之后的处理而降低分辨率，这样的操作可以降低存储空间和计算时间。 补全网络通过反卷积操作可以使图像在最初的降维后恢复原始的分辨率。 补全网络未采用池化操作来降低分辨率，只使用带步长的卷积操作来降低图像分辨率，相比池化能够在缺失区域产生不那么模糊的纹理。 补全网络采用均方误差作为生成器的损失。 使用加速模型的收敛，在一定程度缓解了梯度消失的问题。 激

我们介绍了SinGAN，一个可以从单一自然图像中学习的无条件生成模型。我们的模型经过训练，能够捕捉图像内部patch的分布，然后能够生成与图像具有相同视觉内容的高质量、多样化的样本。SinGAN包含一个完全卷积的GANs金字塔，每个GANs负责学习图像中不同尺度上的patch分布。这允许生成具有显著可变性的任意大小和高宽比的新样本，同时保持训练图像的整体结构和精细纹理。与以往的单一图像GAN方案相比，我们的方法不仅限于纹理图像，而且没有条件(即从噪声中生成样本)。用户研究证实，生成的样本通常被混淆为真实的即时消息。我们说明了SinGAN在图像处理任务中的广泛应用。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Asure_AI」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/Asure_AI/article/details/102869213

pytorch实现的各类gan结构 ACGAN CGAN DCGAN INFOGAN SGAN WGAN pytorch版本1.6