【文件属性】：
文件名称：Adversarial_Autoencoder：Adversarial自动编码器向导指南
文件大小：8.57MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-06 08:52:40
deep-learning tensorflow classification adversarial-autoencoders TensorflowPython
对抗式自动编码器
该存储库包含使用Tensorflow实现对抗自动编码器的代码。
中等职位：
安装依赖项
安装virtualenv并创建一个新的虚拟环境：
pip install virtualenv
virtualenv -p /usr/bin/python3 aa
安装依赖项
pip3 install -r requirements.txt
注意：
我强烈建议您在培训期间使用GPU。
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits具有一个targets参数，该参数已更改为tensorflow版本> r0.12的labels 。
数据集
MNIS
【文件预览】：
Adversarial_Autoencoder-master
----Results()
--------Supervised()
--------Semi_Supervised()
--------.gitkeep(0B)
--------Autoencoder()
--------Basic_NN_Classifier()
--------Adversarial_Autoencoder()
----requirements.txt(53B)
----adversarial_autoencoder.py(11KB)
----LICENSE(1KB)
----_config.yml(26B)
----README.md(5KB)
----.idea()
--------misc.xml(210B)
--------vcs.xml(180B)
--------inspectionProfiles()
--------modules.xml(298B)
--------Adversarial_Autoencoder.iml(456B)
----semi_supervised_adversarial_autoencoder.py(17KB)
----basic_nn_classifier.py(6KB)
----supervised_adversarial_autoencoder.py(12KB)
----autoencoder.py(8KB)
----README()
--------autoencoder_architecture.png(629KB)
--------cover.png(449KB)
--------semi_e_g.png(169KB)
--------cat_n_gauss_dist_real_obtained.png(755KB)
--------semi_r_c.png(73KB)
--------AAE dist match.png(694KB)
--------disentanglement of style and content.png(469KB)
--------semi_AAE architecture.png(280KB)
--------aa_encoder_dist.png(155KB)
--------Supervised AAE.png(266KB)
--------grid_175450.png(209KB)
--------adversarial_autoencoder_2.png(1007KB)
--------aa_real_dist.png(168KB)
--------adversarial_autoencoder.png(1011KB)
--------semi_9960.png(165KB)
--------semi_9990.png(177KB)
--------semi_aae_accuracy_with_NN.png(182KB)
--------nw_architecture.png(629KB)
--------supervised_autoencoder_100.png(184KB)
--------semi_9980.png(303KB)
--------semi_r_g.png(148KB)
--------grid_177650.png(200KB)
--------AAE Block Diagram.png(253KB)
--------semi_1000.png(167KB)
--------semi_9970.png(175KB)
--------semi_e_c.png(88KB)