摘要:
参考博客https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/86505934 深度学习入门之pytorch https://github.com/L1aoXingyu/code-of-learn-deep-learning-with-pytorch G
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posted @ 2019-11-17 16:42
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摘要:
BEGAN: 创新: 1.不是考虑生成图片与真实图片之间的真实的分布,而是估计分布的误差的分布之间的差距。 2.G,D的能力平衡提出了一种均衡的概念 3。提供了一种超参数,这超参数可以在图片的多样性和生成质量之间做均衡 判别模型是自编码器,生成模型则借鉴了wgan的损失函数 一张图片相当于一个数据x
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posted @ 2019-11-17 16:09
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摘要:
1,A Neural Algorithm of atistic Style https://axiv.org/pdf/1508.06576.pdf 如何定义图片的内容,风格: 定义内容:在vggnet上,较低的层更注重图片局部的细节,较高的层更注重全局,将vgg关键层的feature 作为图片内容
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posted @ 2019-11-17 16:09
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