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 …

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： …

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 …

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 …

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 …

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 …

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、 …

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 …

TensorFlow 2 implementation of Wasserstein Conditional GAN with Gradient Penalty (WCGAN-GP) for synthetic data generation - marzekan/WCGAN-GP

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 …