
GitHub - marzekan/WCGAN-GP: TensorFlow 2 implementation of …
Wasserstein Conditional GAN with Gradient Penalty or WCGAN-GP for short, is a Generative Adversarial Network model used by Walia, Tierney and McKeever 2020 to create synthetic …
令人拍案叫绝的Wasserstein GAN - 知乎 - 知乎专栏
以下简称《Wassertein GAN》为“WGAN本作”,简称《Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks》为“WGAN前作”。 WGAN源码实现: …
从GAN到WGAN到WGAN-GP - 知乎 - 知乎专栏
给定一个样本 (\boldsymbol {x}, y) , y\in\ {1,0\} 表示其来自于生成器还是真实数据。 输入 \boldsymbol {x} ,判别器会返回一个 y , y 即代表 \boldsymbol {x} 属于真实数据的概率: p …
[1701.07875] Wasserstein GAN - arXiv.org
2017年1月26日 · We introduce a new algorithm named WGAN, an alternative to traditional GAN training. In this new model, we show that we can improve the stability of learning, get rid of …
DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比 …
2017年12月20日 · DCGAN是继GAN之后比较好的改进,其主要的改进主要是在网络结构上,到目前为止,DCGAN的网络结构还是被广泛的使用,DCGAN极大的提升了GAN训练的稳定性以 …
深度探索:机器学习中的WGAN-GP算法原理及其应用-CSDN博客
2024年4月22日 · 本文详细探讨了WassersteinGANwithGradientPenalty(WGAN-GP)的理论基础、算法原理、优缺点,以及在图像生成、数据增强和自然语言处理中的应用,强调了其在稳定 …
深度探索:机器学习中的WGAN(Wasserstein GAN)算法原理及 …
2024年4月22日 · 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)作为一种创新的无监督学习模型,自其在2014年由Ian Goodfellow等首次提出以来,已经在图像生成、视频合成、 …
WGAN-GP方法介绍 - 知乎 - 知乎专栏
weight clip策略的意思是:限制神经网络 f_ {w} 的所有参数w不超过某个范围 [-c, c](比如 [-0.01, 0.01]),即大于c的置为c,小于-c的置为-c。 为什么这样做能保证Lipschiz连续(定义域内每 …
WCGAN-GP/wcgangp/wcgangp.py at main · marzekan/WCGAN-GP - GitHub
TensorFlow 2 implementation of Wasserstein Conditional GAN with Gradient Penalty (WCGAN-GP) for synthetic data generation - marzekan/WCGAN-GP
GAN的发展系列一(CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGA…
2020年6月16日 · 在上一篇文章中我们介绍了GAN的原理(GAN生成对抗网络入门介绍),生成对抗网络GAN主要由两部分组成,生成网络Generator和判别网络Discriminator,生成模型G的 …