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

1. WGAN产生背景

   • 超参数敏感
   • 模型崩塌

2. WGAN主要解决的问题

   • 引入Wasserstein距离
   • 解决训练不稳定问题

3. 不同距离的度量方式

   • 方式一
   • 方式二
   • 方式三
   • 方式四

4. 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

5. WGAN训练算法

   • 具体实现代码

6. WGAN网络结构

   • Pytorch框架实现DCGAN

7. 数据集下载

   • 提供数据集下载链接

8. WGAN代码实现

   • 代码实现细节

9. mainWindow窗口显示生成器生成的图片

   • 显示生成器生成的图片

10. 模型下载

    • 提供训练好的模型下载链接

使用说明

1. 环境配置

   • 确保安装了Pytorch和其他必要的依赖库。

2. 数据集准备

   • 下载并准备好训练所需的数据集。

3. 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。

4. 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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