文件名称：pytorch-GANs:我对各种GAN（生成对抗网络）架构的实现，例如香草GAN（Goodfellow等），cGAN（Mirza等），DCGAN（Radford等）等
文件大小：65.9MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-07 16:32:16
python machine-learning deep-learning pytorch gans
PyTorch GAN :laptop:与 :laptop: = :red_heart: 此仓库包含各种GAN架构的PyTorch实现。目的是使初学者更容易开始玩和学习GAN。 我发现的所有存储库都掩盖了某些内容，例如将某些网络层中的偏向设置为False而没有解释为什么要做出某些设计决定。此仓库使每个设计决策透明。 目录 什么是GAN？ GAN最初是由Ian Goodfellow等人提出的。在一份名为“的开创性论文中。 甘斯是一个框架，2个模型（通常为神经网络），称为发电机（G）和鉴别器（d），玩游戏极大极小彼此抵靠。生成器正在尝试学习真实数据的分布，这是我们通常感兴趣的网络。在游戏中，生成器的目的是欺骗鉴别器“思考”它生成的数据是真实的。另一方面，鉴别器的目的是正确地区分生成的（伪）图像和来自某些数据集（例如MNIST）的真实图像。 设置 git clone https://github.com/gordicaleksa/py
【文件预览】：
pytorch-GANs-master
----models()
--------binaries()
--------definitions()
----playground.py(3KB)
----environment.yml(316B)
----train_dcgan.py(9KB)
----train_cgan.py(10KB)
----data()
--------examples()
----LICENCE(1KB)
----.github()
--------FUNDING.yml(23B)
----train_vanilla_gan.py(9KB)
----.gitignore(171B)
----generate_imagery.py(16KB)
----README.md(12KB)
----utils()
--------constants.py(720B)
--------utils.py(10KB)
--------video_utils.py(844B)
----Vanilla GAN (PyTorch).ipynb(68KB)