@未来明澈 你好，d_loss和鉴别网络的准确率是有相关的，但是d_loss不是准确率，d_loss是计算鉴别网络的输出和目标值得到的交叉熵损失。 （准确率 = 预测正确的数目 / 总数目 ）
简单GAN网络 matlab实现说明 此代码在matlab上搭建了简单的生成对抗性网络，用来生成手写数字图像。网络中生成器和鉴别器的隐藏层均为2层，且都是全连接层，是一个比较简单的网络结构。主要用来说明怎么...
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@未来明澈 你好，bug修复好了，我在代码里面添加了一个新的example：example_4，里面有使用到扩张卷积，你可以到GitHub 上clone最新的代码，如果还有其他问题，欢迎告诉我。
GAN 网络matlab实现
概述 此代码是在matlab平台上搭建了一个简单的toolbox，用来实现生成对抗性网络（Generative Adversarial Net），在代码中加入了卷积、反卷积、...
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@机智的小黄鹂 你好，我一般是通过看数值变化是否明显并结合图像的生成质量来判断是否收敛的，如果变化比较小，并且生成的图像质量还不错，应该就是收敛了，不过这种推断比较主观。
简单GAN网络 matlab实现
说明 此代码在matlab上搭建了简单的生成对抗性网络，用来生成手写数字图像。网络中生成器和鉴别器的隐藏层均为2层，且都是全连接层，是一个比较简单的网络结构。主要用来说明怎么...
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你好，引用博客和GitHub都可以
简单GAN网络 matlab实现
说明 此代码在matlab上搭建了简单的生成对抗性网络，用来生成手写数字图像。网络中生成器和鉴别器的隐藏层均为2层，且都是全连接层，是一个比较简单的网络结构。主要用来说明怎么...
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@未来明澈 你好，扩张卷积的使用方式是：
struct('type', 'atrous_conv2d', 'output_maps', 10, 'rate', 2, 'kernel_size', 5, 'padding', 'same', 'activation', 'leaky_relu')GAN 网络matlab实现
概述 此代码是在matlab平台上搭建了一个简单的toolbox，用来实现生成对抗性网络（Generative Adversarial Net），在代码中加入了卷积、反卷积、...
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图像修复 "structural inpainting" tensorflow实现概述 structural inpainting，作者在context encoder[2]的基础上进行改进，在网络中加入了feature reconstruction lo...
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图像修复 "globally and locally consistent image completion" tensorflow实现1. 概述 在globally and locally consisten image completion中，作者在context encoder的基础上进行改进，网络由一...
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简书Markdown编辑器支持数学公式啦
各位久等了，呼声很高的markdown编辑器支持数学公式终于在网站、app和小程序全端上线啦～把数学公式用“$”符号包裹即可解析成数学公式： 1.行间公式的语法：$$数学公式...
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应该是你使用的训练数据（图片）都旋转了特定的角度，导致模型生成的图像也是旋转了特定的角度的。你可以使用imshow展示一下训练数据。
GAN 网络matlab实现
概述 此代码是在matlab平台上搭建了一个简单的toolbox，用来实现生成对抗性网络（Generative Adversarial Net），在代码中加入了卷积、反卷积、...
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@冷枫_484d 你好，我找到错误，并改好代码了，你可以重新clone一下
如果运行的时候还有其他问题，请告诉我。GAN 网络matlab实现
概述 此代码是在matlab平台上搭建了一个简单的toolbox，用来实现生成对抗性网络（Generative Adversarial Net），在代码中加入了卷积、反卷积、...
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@未来明澈 你好，我找到错误，并改好代码了，你可以重新clone一下
如果运行的时候还有其他问题，请告诉我。GAN 网络matlab实现
概述 此代码是在matlab平台上搭建了一个简单的toolbox，用来实现生成对抗性网络（Generative Adversarial Net），在代码中加入了卷积、反卷积、...
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@嗨你的尾巴掉地上了
你好，我觉得用GAN来扩充高频信号或者是图片，原理都是相同的。
你可以把他们看成是数组，所以我觉得直接使用扩充图片的方法，就可以来扩充二维高频信号了。使用MatConvNet搭建GAN网络
概述 该代码使用MatConvNet在matlab上搭建GAN网络，用来生成手写数字图片。 MatConvNet是一个开源的、用来在matlab上搭建高效卷积神经网络的too...
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@张昊_6dcb 这里的a是g最后一层的激活值，使用的激活函数是sigmoid，假设sigmoid函数为f(x)，f(x)对x的导数是 f(x)(1-f(x))
所以 这里的残差就是在求 对未激活值的偏导数简单GAN网络 matlab实现
说明 此代码在matlab上搭建了简单的生成对抗性网络，用来生成手写数字图像。网络中生成器和鉴别器的隐藏层均为2层，且都是全连接层，是一个比较简单的网络结构。主要用来说明怎么...
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1. 我对GAN原文不太熟，我这里没有先训练判别器，使得它达到一定的判别能力
2.生成的数字是随机是为了展示GAN对真实数据分布的拟合能力，你可以通过conditional GAN的方式来控制生成具体的数字
3. GAN分类的准确率与判别器和生成器都有关，如果固定生成器不再更新，你可以通过判别器给出的图像的label值来计算GAN分类的准确率，但是分类的准确率高不一定是好事
如何量化GAN是否收敛，你可以通过g_loss和d_loss的变化情况来大致推测GAN是否收敛，如果要量化的话，我也不太清楚简单GAN网络 matlab实现
说明 此代码在matlab上搭建了简单的生成对抗性网络，用来生成手写数字图像。网络中生成器和鉴别器的隐藏层均为2层，且都是全连接层，是一个比较简单的网络结构。主要用来说明怎么...
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你不知道的kindle技巧：如何优雅地用kindle看pdf文档？很多用kindle的同学都会有这种情况，平常非常喜欢用kindle看书，爱不释手。当遇到pdf论文，pdf类型的小说也非常想用kindle看，但是每次看pdf的体验都不如用i...
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你好：
c_loss = sigmoid_cross_entropy(logits(1:batch_size), ones(batch_size, 1));
d_loss = sigmoid_cross_entropy(logits, labels);
c_loss代表generator的损失值，d_loss代表discriminator的损失值，通过他们各自的损失来计算参数的偏导数，进而来更新自身。
logits是discriminator对图像的分类结果，而labels是图像对应的正确标签值，通过对logits和lables计算交叉熵来得到损失值。
c_loss只与生成图像有关，对于generator来说，生成的图像的标签越接近1越好。
d_loss与生成图像和原始图像都有关，对于discriminator来说，生成对象的标签越接近0，原始图像的标签越接近1越好。
就如你说看到的，在计算损失函数的时候，就通过logits和所期望对应的lables做计算，来得到损失值。简单GAN网络 matlab实现
说明 此代码在matlab上搭建了简单的生成对抗性网络，用来生成手写数字图像。网络中生成器和鉴别器的隐藏层均为2层，且都是全连接层，是一个比较简单的网络结构。主要用来说明怎么...
个人介绍
Each time you go to one of those wonderful places ,exotic or otherwise,remember to simplify, remember to take care of yourself,remember to exercise,remember to assert yourself and say no when appropriate,remember to cultivate your relationships,remember what is really really important for you in your life.