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

深度照片增强器的Pytorch实现 该项目基于论文《深度照片增强器：使用GAN进行照片增强的不成对学习》。 作者的项目地址为： 我的代码基于 中文文档说明请看 要求 Python 3.6 CUDA 10.0 要安装的要求： pip install -r requirements.txt 先决条件 数据 Expert-C 资料夹 所有超参数都在libs\constant.py 所有这些额外的饲料都是通过调用 python directory_strcture.py 需要创建一些文件夹，只需调用python directory_structure.py即可： images_LR ：用于存储数据集 Expert-C input 在以上两个文件夹的每个文件夹中，需要创建以下三个新文件夹： Testing Training1 Training2 models ：用于存储所

地理信息系统网 介绍 这是通过单阶段很少学习的艺术字形图像合成的PyTorch官方实现。 抽象 自动生成艺术字形图像是一项艰巨的任务，吸引了许多研究兴趣。 先前的方法要么专门设计用于形状合成，要么专注于纹理转移。 在本文中，我们提出了一种新颖的模型AGIS-Net，该模型可以仅用几个样式化的样本就可以在一个阶段中同时传递形状和纹理样式。 为了实现这一目标，我们首先通过使用两个编码器来解开内容和样式的表示形式，以确保多内容和多样式的生成。 然后，我们利用两个协同工作的解码器来同时生成字形形状图像及其纹理图像。 此外，我们引入了局部纹理细化损失，以进一步提高合成纹理的质量。 通过这种方式，我们的单

对生成对抗网络GANs原理、实现过程、应用场景的理解（附代码），另附：深度学习大神文章列表 深度学习原理.pdf

EdgeConnect：具有对抗性边缘学习的生成图像修复 | 介绍： 我们开发了一种新的图像修补方法，可以更好地再现填充区域，这些填充区域显示出精细的细节，这是受我们对艺术家工作方式的理解所启发：首先是线条，然后是颜色。 我们提出了一个两阶段对抗模型EdgeConnect，该模型由一个边缘生成器和一个图像完成网络组成。 边缘生成器使图像的缺失区域（规则的和不规则的）产生幻觉，并且图像完成网络使用幻觉的边缘作为先验来填充缺失区域。 该系统的详细说明可以在我们的找到。 （a）输入缺少区域的图像。 缺失的区域以白色表示。 （b）计算的边缘遮罩。 黑色绘制的边缘是使用Canny边缘检测器（针

纸 ： 您会在一些关键功能中找到一些有用的注释，这可能有助于从本文中找到详细的说明。 ENV： 操作系统：Win10 的Python 3.6.3 CUDA 8.0 pytorch Windows-py3.6-cuda8 PIL 4.3.0 numpy的1.13.3 如何使用 ： Gen Image数据集：首先下载CelebA，然后在train.py文件中运行“ gen_classified_images”功能。 if __name__ == "__main__": gen_classified_images(r"E:\workspace\datasets\CelebA\Img\img_align_celeba", centre_crop=True, save_to_local=True) 此功能只是调整原始图像的大小，如果您想测试CelebA-HQ数据集，请遵循说

入门到实践应用的生成对抗网络GANs的文档，代码资源整合

pytorch-GAN 我的项目： 原始代码地址 项目进度 它适用于cifar10。 可以通过电子邮件获取详细信息。 mnist的结果 可以使用以下命令重现以下结果： python main.py --dataset mnist --gan_type --epoch 40 --batch_size 64 固定代 所有结果都是从固定噪声矢量生成的。 名称 纪元1 时代20 时代40 GIF 甘 CGAN VAE CVAE 威根 LSGAN 依宾 ACGAN infoGAN 萨根 用于标签的GAN 名称 纪元1 时代20 时代40 GIF CGAN CVAE ACGAN infoGAN 损失图 名称 失利 甘 CGAN VAE CVAE 威根 LSGAN 依宾 ACGAN infoGAN 萨根 资料

生成式对抗网络（GAN）系列，介绍主流生成式对抗网络算法及原理，包括：GANs、DCGAN、WGAN、LS-GAN等，以及一些有意思的应用。

GANs 2.0：TensorFlow 2.0中的生成对抗网络 项目目标 该项目的主要目的是加快建立基于生成对抗网络的深度学习管道的过程，并简化各种生成器/区分器模型的原型。 该库提供了一些GAN培训器，它们可以用作现成的功能，例如我们： 甘香草 有条件的GAN 循环甘 瓦瑟斯坦·甘 渐进式GAN（WIP） 例子 功能建模 香草GAN（高斯函数） 香草甘（sigmod功能） 影像产生 香草甘（MNIST） 有条件的GAN（MNIST） 香草甘（FASHION_MNIST） 有条件的GAN（FASHION_MNIST） 香草甘（CIFAR10） 有条件的GAN（CIFAR10） 图片翻译 循环GAN（SUMMER2WINTER） 循环GAN（WINTER2SUMMER） 安装 安装有GPU支持 pip install gans2[tensorflow_gpu]