DCGAN，全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks（深度卷积生成对抗网络），是Alec Radfor等人于2015年提出的一种模型。 该模型在Original GAN的理论基础上，开创性地将 CNN 和 GAN 相结合以实现对图像的处理，并提出了 一系列的对网络结构的限制，以提高网 …

2024年8月16日 · This tutorial demonstrates how to generate images of handwritten digits using a Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN). The code is written using the Keras Sequential API with a tf.GradientTape training loop.

DCGAN论文全称为“Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks”，DCGAN将深度卷积神经网络 CNN 与生成对抗网络GAN结合用于无监督学习领域。 尽管今天（2019年）CNN网络已经被GAN的生成器和判别器普遍的使用，但是在几年前GAN缺乏一种强大网络架构设计作为通用的生成器和判别器对研究人员来说是非常不利的。 此外，DCGAN包含的思想对于今天GAN网络设计仍然具有很大的启发意义。 毫无疑问，DCGAN …

2023年2月18日 · GANs作为深度生成模型（DGM）家族的一员，由于与传统DGMs相比具有以下优势： GANs性能更强 与变分自动编码器（VAE）相比，GAN能够计算任何类型的概率密度，从而生成更清晰的图像。 GAN框架能训练任何类型的生成器网络

2021年6月29日 · GANs作为 深度生成模型 （DGM）家族的一员，由于与传统DGMs相比具有以下优势： 与变分自动编码器（VAE）相比，GAN能够计算任何类型的概率密度，从而生成更清晰的图像。 其他的DGMs可能对生成器有要求，例如需要生成器的输出层为高斯。 这些优势促使GANs在生成合成数据（尤其是图像数据）时达到SOTA性能。 Energy-based GAN [6] （EBGAN）通过利用 auto -encoder作为判别器，使其鉴别对象不再是真假样本，而是鉴别样本的重构性。 即不 …

2022年2月23日 · 这种GAN架构称为 深度卷积生成对抗网络 ( Deep Convolutional GAN, DCGAN)。 在深入探讨 DCGAN实现的细节之前，我们先在本章介绍 ConvNet的关键概念，回顾开发DCGAN背后的历史，并介绍使DCGAN这样复杂的架构在实践中变为可行的关键性突破之一： 批归一化 ( batch normalization)。

2024年4月21日 · 实现深度卷积生成对抗网络（DCGAN）通常涉及以下关键步骤：定义生成器和判别器网络结构、设定损失函数、选择优化器、准备数据、训练模型以及生成新图像。 以下是一个使用Python和PyTorch框架实现DCGAN的基本示例，附带详细的代码讲解： Python. transforms.Resize(image_ size), transforms.CenterCrop(image_ size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), def __init__(self): self.main = nn.

对CNN结果进行可视化，帮助理解CNN过程。 用了什么方法解决？ 使用CNN实现GAN中的生成模型与判别模型。 在CNN具体实现中，提出了一些改进方案。 效果如何？ 这是CNN与GAN结合早期一个较为成功的方案，该论文引用数很高（15年底发表，1000+引用）。

生成对抗网络 （ Generative Adversarial Network，GAN）在2014年被提出 [1]。 GAN是一种全新的 网络架构，它主要用来做 图像生成 类任务。

DCGAN, or Deep Convolutional GAN, is a generative adversarial network architecture. It uses a couple of guidelines, in particular: Replacing any pooling layers with strided convolutions (discriminator) and fractional-strided convolutions (generator). Using batchnorm in both the generator and the discriminator.