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GAN网络学习笔记系列2-Cluster GAN
1、文献创新及贡献： 提出一种新的基于聚类机制的CGAN，通过one-hot编码变量和连续潜变量的混合中采样潜变量，再将一个反向网络（将数据投射到潜空间）和一个聚类特定损失值与其进行结合，能实现再潜空间中聚类。GAN再潜变量中虽然保留了观测数据信息，但散点再平滑分散的情况下的散分布导致简单介绍一下CGAN
这篇文章简单介绍一下之前读的一篇论文Conditional Generative Adversarial Nets的一些理解，读的时候难免有理解错误的地方，希望大家可以理解。 它与原始的GAN其实没有什么区别，最大的区别就是在训练的时候加入了标签进行训练。例如训练判别器的时候需要把真1.5 条件生成对抗网络（CGAN)
1.什么是CGAN 在CGAN训练期间，生成器学习为训练数据集中的每个标签生成逼真的样本，而鉴别器则学习区分真的样本-标签对与假的样本-标签对。只学习接受真实且样本-标签匹配正确的对，拒绝不匹配的对和样本为假的对。 2.生成器 条件标签称为y，生成器使用噪声向量Z和标签yCGAN实现过程
本文目录 一、原理二、参数初始化1. G的输入2. D的输入3. 模型参数初始化4. 测试噪声 三、执行过程四、测试 本文用MNIST数据集进行训练，并用图解的方法展示了CGAN与GAN中输入的区别，帮助理解CGAN的运行过程 一、原理 如下图所示，我们在输入噪声z时，额外加上一个限制条件con【深度学习入门到精通系列】CGAN数据增强
文章目录 1 CGAN的简介 2 应用 1 CGAN的简介 为了解决带标签的数据生成问题，研究者们提出了条件生成对抗网络（CGAN）的概念. CGAN的结构如上图所示，与GAN的主要区别是生成器和判别器的输入数据中都加入类别标签向量（C_vector），生成器的优化目标函数基本上没有变化。 总的来说CGAN在G