dcgan

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DCGANで弁別器がどのように機能しますか？

私はDCGANについて勉強しています。 Ian Goodfellowの自然なGANでは、discriminator Modelは確率を意味するスカラー値を1つ出力します。 しかし、DCGANの弁別器はCNNアーキテクチャで設計されています。私はCNNの出力がクラス確率のベクトルであることを知っています。 したがって、DCGANでディスクリミネータがどのように機能しますか？ DCGANの弁別器の出力

deep-learning dcgan 2017-12-19

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Tensorflowで定義されているDCGAN損失関数を変更してください

DCGAN-tensorflow model.py（コード行127-133）の発電機損失関数に別の項を追加したいと思います。このように： self.g_loss = self.g_loss + TV(self.G) 問題は難しい（numpyの中のような）マトリックスの行/列に対して操作を行うことができるれ、このコード内のすべての損失関数をtensorflowテンソル（プレースホルダ）として定義

python tensorflow dcgan 2017-09-20

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TensorFlow MNIST DCGAN：損失関数の設定方法は？

TensorFlowで自分でMNIST用にDCGANを作りたいと思います。しかし、私は発電機の損失機能をどのように設定すべきかを見つけるのに苦労しています。 Keras DCGAN implementationでは、著者はこの問題に対して少し「回避策」を使用しました。彼は単純に3つのモデルを構築しました。ジェネレータ（G）、弁別子（D）、そして第3のもの。ここでGをDと組み合わせただけで、Dの列車

tensorflow neural-network conv-neural-network mnist dcgan 2017-04-25

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使用して、私はGAN上でこのチュートリアルに続く確率

計算するGANで弁別訓練 - 私は特定のセットを表す画像に訓練された（テスト画像の確率を計算するために訓練弁別を使用したい、としたいhttps://github.com/adeshpande3/Generative-Adversarial-Networks/blob/master/Generative%20Adversarial%20Networks%20Tutorial.ipynb を。 new

python machine-learning tensorflow deep-learning dcgan 2017-08-06

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GANが入力サイズを変更すると、エラーが発生する

以下のコードでは32 * 32の入力だけが必要ですが、128 * 128の画像を入力したいと思っています。コードは、チュートリアルからのものである - https://github.com/awjuliani/TF-Tutorials/blob/master/DCGAN.ipynb DEFジェネレータ（Z）： zP = slim.fully_connected(z,4*4*256,normaliz

machine-learning tensorflow computer-vision deep-learning dcgan 2017-08-07

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