深度學習BiGan學習筆記,keras版

對抗生成網路gan變體集合 keras版本

bigan(bidirectional gan 雙向gan)

具有生成器g，編碼器encoder,判別器d

作用:1.可以使用noise經過生成器g生成(這一點和gan類似)

2.隨便給一張，經過encoder,再經過生氣g，可以生成相似的(新特點)

**位置:

生成器:

def

build_generator
(self)
:	model = sequential(
)	model.add(dense(
512, input_dim=self.latent_dim)
)	model.add(leakyrelu(alpha=
0.2)
)	model.add(batchnormalization(momentum=
0.8)
)	model.add(dense(
512)
)	model.add(leakyrelu(alpha=
0.2)
)	model.add(batchnormalization(momentum=
0.8)
)	model.add(dense(np.prod(self.img_shape)
, activation=
'tanh'))
model.add(reshape(self.img_shape)
)	model.summary(
)	z = input(shape=
(self.latent_dim,))
gen_img = model(z)
return model(z, gen_img)

def

build_encoder
(self)
:	model = sequential(
)	model.add(flatten(input_shape=self.img_shape)
)	model.add(dense(
512)
)	model.add(leakyrelu(alpha=
0.2)
)	model.add(batchnormalization(momentum=
0.8)
)	model.add(dense(
512)
)	model.add(leakyrelu(alpha=
0.2)
)	model.add(batchnormalization(momentum=
0.8)
)	model.add(dense(self.latent_dim)
)	model.summary()	
img = input(shape=self.img_shape)
z = model(img)
return model(img, z)

def

build_discriminator
(self)
:	z = input(shape=
(self.latent_dim,))
img = input(shape=self.img_shape)
d_in = concatenate(
[z, flatten(
)(img)])
model = dense(
1024
)(d_in)
model = leakyrelu(alpha=
0.2)
(model)
model = dropout(
0.5)
(model)
model = dense(
1024
)(model)
model = leakyrelu(alpha=
0.2)
(model)
model = dropout(
0.5)
(model)
model = dense(
1024
)(model)
model = leakyrelu(alpha=
0.2)
(model)
model = dropout(
0.5)
(model)
validity = dense(
1, activation=
"sigmoid"
)(model)
return model(
[z, img]
, validity)

深度學習英文縮寫 小KE帶你認識機器學習和深度學習

這一次，小ke帶你了解幾個火爆的 人工智慧 名詞兒，這樣在擼串炸雞啤酒時，可以跟小夥伴吹噓吹噓，提高提高自己的人格檔次。機器學習 和 深度學習 這幾個名詞，經常會和人工智慧一同出現在不同場合，他們都是什麼意思呢？人工智慧 先來看看人工智慧。在1956年達特矛斯會議上，約翰 麥卡錫提出了 人工智慧 這...

深度學習學習筆記

神經網路的隱含層越多 模型引數越多，模型擬合能力更強，同時訓練的難度也會增加。減少模型引數的方法有兩種 逐層訓練和權重共享。權重共享思路是現有深度學習的基礎，它大大減少了模型的引數。深度學習並不需要很多的人工特徵工程，利用其強大的建模能力來代替，整個訓練的過程是端到端的過程 end to end 其...

深度學習筆記

在深度神經網路中，通常使用一種叫修正線性單元 rectified linear unit，relu 作為神經元的啟用函式。relu函式其實是分段線性函式，把所有的負值都變為0，而正值不變，這種操作被成為單側抑制。可別小看這個簡單的操作，正因為有了這單側抑制，才使得神經網路中的神經元也具有了稀疏啟用性...