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历史最全GAN模型PyTorch代码实现整理分享


历史最全GAN模型PyTorch代码实现整理分享_编码器

    如果你是第一次接触AE自编码器和GAN生成对抗网络,那这将会是一个非常有用且效率的学习资源。所有的内容使用PyTorch编写,编写格式清晰,非常适合PyTorch新手作为学习资源。本项目的所有模型目前都是基于MNIST数据库进行图片生成。MNIST数据集是一个比较小,一个光CPU就能跑起来的小数据库。新人友好数据库。

本项目总共包含以下模型:AE(自编码器), DAE(降噪自编码器), VAE(变分自编码器), GAN(对抗生成网络), CGAN(条件对抗生成网络), DCGAN(深度卷积对抗生成网络), WGAN(Wasserstain 对抗生成网络), WGAN-GP(基于梯度惩罚的WGAN), VAE-GAN(变分自编码对抗生成网络), CVAE-GAN(条件变分自编码对抗生成网络)

    

内容截图

历史最全GAN模型PyTorch代码实现整理分享_深度学习_02

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