WGAN基本原理及Pytorch实现
简介
本资源文件详细介绍了Wasserstein生成对抗网络（WGAN）的基本原理，并提供了基于Pytorch的实现代码。WGAN通过引入Wasserstein距离作为损失函数，解决了传统GAN训练中的诸多问题，显著提升了生成模型的稳定性和生成样本的质量。
内容概述
- WGAN产生背景
- 超参数敏感
- 模型崩塌
- WGAN主要解决的问题
- 引入Wasserstein距离
- 解决训练不稳定问题
- 不同距离的度量方式
- 方式一
- 方式二
- 方式三
- 方式四
- WGAN原理
- p和q分布下的距离计算
- EM距离转换优化目标推导
- 判别器和生成器的优化目标
- WGAN训练算法
- 具体实现代码
- WGAN网络结构
- Pytorch框架实现DCGAN
- 数据集下载
- 提供数据集下载链接
- WGAN代码实现
- 代码实现细节
- mainWindow窗口显示生成器生成的图片
- 显示生成器生成的图片
- 模型下载
- 提供训练好的模型下载链接
使用说明
- 环境配置
- 确保安装了Pytorch和其他必要的依赖库。
- 数据集准备
- 下载并准备好训练所需的数据集。
- 代码运行
- 按照提供的代码实现步骤，运行WGAN训练和生成图片的代码。
- 模型使用
- 使用训练好的模型生成新的图片。
参考资料
- 详细原理和实现步骤请参考WGAN基本原理及Pytorch实现WGAN。
贡献
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许可证
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