wgan gp
1.0.0
Eine Pytorch -Implementierung von Papier "Verbesserte Ausbildung von Wasserstein Gans".
Python, Numpy, Scipy, Matplotlib Eine kürzlich durchgeführte Nvidia -GPU
Eine neueste Master -Version von Pytorch
gan_toy.py: Spielzeugdatensätze (8 Gaußianer, 25 Gaußianer, Schweizer Roll). ( Abgeschlossen im Jahr 2017.5.8)
Gan_Language.py: Sprachmodell auf Zeichenebene (Diskriminator verwendet Nn.Conv1d . Generator verwendet Nn.Conv1d . In den Jahren 2017.6.23. In den Jahren 2017.6.27 fertiggestellt .)
gan_mnist.py: mnist ( laufende Ergebnisse, während er 2017.6.26 abgeschlossen ist . Diskriminator verwendet Nn.Conv1d . Generator verwendet Nn.Conv1d .)
gan_64x64.py: 64x64 Architekturen ( Ich freue mich auf Ihre Pull -Anfrage )
gan_cifar.py: ciFar-10 ( toll danke an Robotcator )
Spielzeugdatensatz
Einige Beispielergebnisse finden Sie in den Ergebnissen/ Spielzeug/ Ordner für Details .
25gausans 48500 Iteration
Swissroll 69400 Iteration
MNIST -Datensatz
Einige Beispielergebnisse finden Sie in den Ergebnissen/ MNIST/ Ordner für Details .
Milliarden-Wort-Sprachegenerierung (mit CNN, Charakterebene)
Einige Probenergebnisse nach 8699 -Epochen, die in der Probe detailliert sind
Ich habe nicht genug Epochen gelaufen, da dies sehr zeitlich ist.
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CIFAR10 -Datensatz
Einige Beispielergebnisse finden Sie in den Ergebnissen/ CIFAR10/ Ordner für Details .
Basierend auf der Implementierung Igul222/AUSBESSERUNG_WGAN_TRINING UND MARTINARJOVSKY/WASSSESTEINGAN
