不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （六）：Wasserstein GAN（WGAN） TensorFlow 代碼
先來梳理一下我們之前所寫的代碼，原始的生成對抗網絡，所要優化的目標函數爲： 此目標函數可以分爲兩部分來看： ①固定生成器 G，優化判別器 D， 則上式可以寫成如下形式： 可以轉化爲最小化形式： 我們編寫的代碼中，d_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits = D_logits, l
相關文章
- 1. 不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （六）：Wasserstein GAN（WGAN） TensorFlow 代碼
- 2. 不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （四）：訓練和測試 GAN
- 3. 不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （一）： GAN 簡介
- 4. 生成對抗網絡GAN（五）WGAN(Wasserstein GAN)及其改進
- 5. WGAN(2017)：Wasserstein GAN
- 6. GAN生成對抗網絡合集（四）：wGAN及wGAN-gp（附代碼）
- 7. 生成對抗網絡-GAN
- 8. 不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （三）：判別器和生成器 TensorFlow Model
- 9. 【WGAN】Wasserstein GAN
- 10. W-GAN系 (Wasserstein GAN、 Improved WGAN)
- 更多相關文章...
- • C# 不安全代碼 - C#教程
- • 網絡協議是什麼？ - TCP/IP教程
- • IntelliJ IDEA代碼格式化設置
- • IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （六）：Wasserstein GAN（WGAN） TensorFlow 代碼
- 2. 不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （四）：訓練和測試 GAN
- 3. 不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （一）： GAN 簡介
- 4. 生成對抗網絡GAN（五）WGAN(Wasserstein GAN)及其改進
- 5. WGAN(2017)：Wasserstein GAN
- 6. GAN生成對抗網絡合集（四）：wGAN及wGAN-gp（附代碼）
- 7. 生成對抗網絡-GAN
- 8. 不要慫，就是GAN (生成式對抗網絡) （三）：判別器和生成器 TensorFlow Model
- 9. 【WGAN】Wasserstein GAN
- 10. W-GAN系 (Wasserstein GAN、 Improved WGAN)