@未來明澈 你好，d_loss和鑒別網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率是有相關(guān)的，但是d_loss不是準(zhǔn)確率，d_loss是計(jì)算鑒別網(wǎng)絡(luò)的輸出和目標(biāo)值得到的交叉熵?fù)p失。 （準(zhǔn)確率 = 預(yù)測正確的數(shù)目 / 總數(shù)目 ）
簡單GAN網(wǎng)絡(luò) matlab實(shí)現(xiàn)說明 此代碼在matlab上搭建了簡單的生成對抗性網(wǎng)絡(luò)，用來生成手寫數(shù)字圖像。網(wǎng)絡(luò)中生成器和鑒別器的隱藏層均為2層，且都是全連接層，是一個(gè)比較簡單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。主要用來說明怎么...
@未來明澈 你好，bug修復(fù)好了，我在代碼里面添加了一個(gè)新的example：example_4，里面有使用到擴(kuò)張卷積，你可以到GitHub 上clone最新的代碼，如果還有其他問題，歡迎告訴我。
GAN 網(wǎng)絡(luò)matlab實(shí)現(xiàn)概述 此代碼是在matlab平臺上搭建了一個(gè)簡單的toolbox，用來實(shí)現(xiàn)生成對抗性網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Net），在代碼中加入了卷積、反卷積、...
@機(jī)智的小黃鸝 你好，我一般是通過看數(shù)值變化是否明顯并結(jié)合圖像的生成質(zhì)量來判斷是否收斂的，如果變化比較小，并且生成的圖像質(zhì)量還不錯(cuò)，應(yīng)該就是收斂了，不過這種推斷比較主觀。
簡單GAN網(wǎng)絡(luò) matlab實(shí)現(xiàn)說明 此代碼在matlab上搭建了簡單的生成對抗性網(wǎng)絡(luò)，用來生成手寫數(shù)字圖像。網(wǎng)絡(luò)中生成器和鑒別器的隱藏層均為2層，且都是全連接層，是一個(gè)比較簡單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。主要用來說明怎么...
你好，引用博客和GitHub都可以
簡單GAN網(wǎng)絡(luò) matlab實(shí)現(xiàn)說明 此代碼在matlab上搭建了簡單的生成對抗性網(wǎng)絡(luò)，用來生成手寫數(shù)字圖像。網(wǎng)絡(luò)中生成器和鑒別器的隱藏層均為2層，且都是全連接層，是一個(gè)比較簡單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。主要用來說明怎么...
@未來明澈 你好，擴(kuò)張卷積的使用方式是：
struct('type', 'atrous_conv2d', 'output_maps', 10, 'rate', 2, 'kernel_size', 5, 'padding', 'same', 'activation', 'leaky_relu')
GAN 網(wǎng)絡(luò)matlab實(shí)現(xiàn)概述 此代碼是在matlab平臺上搭建了一個(gè)簡單的toolbox，用來實(shí)現(xiàn)生成對抗性網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Net），在代碼中加入了卷積、反卷積、...
概述 structural inpainting，作者在context encoder[2]的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，在網(wǎng)絡(luò)中加入了feature reconstruction lo...
1. 概述 在globally and locally consisten image completion中，作者在context encoder的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)由一...
各位久等了，呼聲很高的markdown編輯器支持?jǐn)?shù)學(xué)公式終于在網(wǎng)站、app和小程序全端上線啦～把數(shù)學(xué)公式用“$”符號包裹即可解析成數(shù)學(xué)公式： 1.行間公式的語法：$$數(shù)學(xué)公式...
應(yīng)該是你使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（圖片）都旋轉(zhuǎn)了特定的角度，導(dǎo)致模型生成的圖像也是旋轉(zhuǎn)了特定的角度的。你可以使用imshow展示一下訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
GAN 網(wǎng)絡(luò)matlab實(shí)現(xiàn)概述 此代碼是在matlab平臺上搭建了一個(gè)簡單的toolbox，用來實(shí)現(xiàn)生成對抗性網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Net），在代碼中加入了卷積、反卷積、...
@冷楓_484d 你好，我找到錯(cuò)誤，并改好代碼了，你可以重新clone一下
如果運(yùn)行的時(shí)候還有其他問題，請告訴我。
GAN 網(wǎng)絡(luò)matlab實(shí)現(xiàn)概述 此代碼是在matlab平臺上搭建了一個(gè)簡單的toolbox，用來實(shí)現(xiàn)生成對抗性網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Net），在代碼中加入了卷積、反卷積、...
@未來明澈 你好，我找到錯(cuò)誤，并改好代碼了，你可以重新clone一下
如果運(yùn)行的時(shí)候還有其他問題，請告訴我。
GAN 網(wǎng)絡(luò)matlab實(shí)現(xiàn)概述 此代碼是在matlab平臺上搭建了一個(gè)簡單的toolbox，用來實(shí)現(xiàn)生成對抗性網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Net），在代碼中加入了卷積、反卷積、...
@嗨你的尾巴掉地上了
你好，我覺得用GAN來擴(kuò)充高頻信號或者是圖片，原理都是相同的。
你可以把他們看成是數(shù)組，所以我覺得直接使用擴(kuò)充圖片的方法，就可以來擴(kuò)充二維高頻信號了。
使用MatConvNet搭建GAN網(wǎng)絡(luò)概述 該代碼使用MatConvNet在matlab上搭建GAN網(wǎng)絡(luò)，用來生成手寫數(shù)字圖片。 MatConvNet是一個(gè)開源的、用來在matlab上搭建高效卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的too...
@張昊_6dcb 這里的a是g最后一層的激活值，使用的激活函數(shù)是sigmoid，假設(shè)sigmoid函數(shù)為f(x)，f(x)對x的導(dǎo)數(shù)是 f(x)(1-f(x))
所以 這里的殘差就是在求 對未激活值的偏導(dǎo)數(shù)
簡單GAN網(wǎng)絡(luò) matlab實(shí)現(xiàn)說明 此代碼在matlab上搭建了簡單的生成對抗性網(wǎng)絡(luò)，用來生成手寫數(shù)字圖像。網(wǎng)絡(luò)中生成器和鑒別器的隱藏層均為2層，且都是全連接層，是一個(gè)比較簡單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。主要用來說明怎么...
1. 我對GAN原文不太熟，我這里沒有先訓(xùn)練判別器，使得它達(dá)到一定的判別能力
2.生成的數(shù)字是隨機(jī)是為了展示GAN對真實(shí)數(shù)據(jù)分布的擬合能力，你可以通過conditional GAN的方式來控制生成具體的數(shù)字
3. GAN分類的準(zhǔn)確率與判別器和生成器都有關(guān)，如果固定生成器不再更新，你可以通過判別器給出的圖像的label值來計(jì)算GAN分類的準(zhǔn)確率，但是分類的準(zhǔn)確率高不一定是好事
如何量化GAN是否收斂，你可以通過g_loss和d_loss的變化情況來大致推測GAN是否收斂，如果要量化的話，我也不太清楚
簡單GAN網(wǎng)絡(luò) matlab實(shí)現(xiàn)說明 此代碼在matlab上搭建了簡單的生成對抗性網(wǎng)絡(luò)，用來生成手寫數(shù)字圖像。網(wǎng)絡(luò)中生成器和鑒別器的隱藏層均為2層，且都是全連接層，是一個(gè)比較簡單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。主要用來說明怎么...
很多用kindle的同學(xué)都會有這種情況，平常非常喜歡用kindle看書，愛不釋手。當(dāng)遇到pdf論文，pdf類型的小說也非常想用kindle看，但是每次看pdf的體驗(yàn)都不如用i...
你好：
c_loss = sigmoid_cross_entropy(logits(1:batch_size), ones(batch_size, 1));
d_loss = sigmoid_cross_entropy(logits, labels);
c_loss代表generator的損失值，d_loss代表discriminator的損失值，通過他們各自的損失來計(jì)算參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，進(jìn)而來更新自身。
logits是discriminator對圖像的分類結(jié)果，而labels是圖像對應(yīng)的正確標(biāo)簽值，通過對logits和lables計(jì)算交叉熵來得到損失值。
c_loss只與生成圖像有關(guān)，對于generator來說，生成的圖像的標(biāo)簽越接近1越好。
d_loss與生成圖像和原始圖像都有關(guān)，對于discriminator來說，生成對象的標(biāo)簽越接近0，原始圖像的標(biāo)簽越接近1越好。
就如你說看到的，在計(jì)算損失函數(shù)的時(shí)候，就通過logits和所期望對應(yīng)的lables做計(jì)算，來得到損失值。
簡單GAN網(wǎng)絡(luò) matlab實(shí)現(xiàn)說明 此代碼在matlab上搭建了簡單的生成對抗性網(wǎng)絡(luò)，用來生成手寫數(shù)字圖像。網(wǎng)絡(luò)中生成器和鑒別器的隱藏層均為2層，且都是全連接層，是一個(gè)比較簡單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。主要用來說明怎么...
