当前位置: 首页 > news >正文

使用PyTorch实现基于稀疏编码的生成对抗网络(GAN)在CIFAR-10数据集上的应用

使用PyTorch实现基于稀疏编码的生成对抗网络(GAN)在CIFAR-10数据集上的应用

目录

  • 使用PyTorch实现基于稀疏编码的生成对抗网络(GAN)在CIFAR-10数据集上的应用
    • 1. 引言
    • 2. 数据集介绍
    • 3. 模型网络结构
      • 3.1 网络结构
      • 3.2 编码器
      • 3.3 生成器
      • 3.4 判别器
    • 4. 模型优化器与损失函数
      • 4.1 优化器
      • 4.2 损失函数
    • 5. 模型实现细节
      • 5.1 防止过拟合
      • 5.2 防止梯度爆炸
      • 5.3 模型收敛性
    • 6. 模型训练与评估
      • 6.1 数据加载
      • 6.2 模型训练
      • 6.3 模型评估
    • 7. 完整代码实现
    • 8. 结果分析
    • 9. 结论
    • 10. 参考文献

1. 引言

在本篇博客中,我们将使用PyTorch实现一个基于卷积神经网络(CNN)和反卷积神经网络(Deconvolutional Neural Network)的图像生成模型。该模型由编码器、生成器和判别器三部分组成,旨在生成高质量的图像。我们将使用CIFAR-10数据集进行训练和评估,并通过绘制损失图和正确率图来监控模型的训练过程。

2. 数据集介绍

CIFAR-10数据集是一个广泛使用的图像分类数据集,包含10个类别的60000张32x32彩色图像,每个类别有6000张图像。数据集分为50000张训练图像和10000张测试图像。我们将使用这个数据集来训练我们的生成模型。

3. 模型网络结构

3.1 网络结构

模型概述:

针对少样本学习任务中数据量不足导致的模型泛化能力差的问题,我们提出一种基于元学习与对比学习的少样本分类模型。该模型利用元学习框架学习如何快速适应新任务,并结合对比学习提升模型的特征表示能力,从而在少量样本的情况下实现较好的分类性能。

相关文章:

使用PyTorch实现基于稀疏编码的生成对抗网络(GAN)在CIFAR-10数据集上的应用

使用PyTorch实现基于稀疏编码的生成对抗网络(GAN)在CIFAR-10数据集上的应用 目录 使用PyTorch实现基于稀疏编码的生成对抗网络(GAN)在CIFAR-10数据集上的应用1. 引言2. 数据集介绍3. 模型网络结构3.1 网络结构3.2 编码器3.3 生成器3.4 判别器4. 模型优化器与损失函数4.1 优…...

用matlab调用realterm一次性发送16进制数

realterm采用PutString接口进行发送,需要注意的是发送的16进制数前面要加入0x标志。只有这样,realterm才能将输入的字符串识别为16进制数的形式。 另外,PutString函数支持两个参数输入,第一个参数为字符串,第二个参数为发送形式&…...

通过可穿戴外骨骼,以更灵活的方式操作你的机器人。

今天,我们将介绍一款专为控制 Mercury X1 和 Mercury B1 机械臂而设计的创新外骨骼。这种外骨骼以人类手臂的结构为蓝本,可实现直观和精确的控制。 开发这种外骨骼的动机源于人们对深度学习和机器学习等领域日益增长的兴趣。这些技术使机器人能够自主学习…...

记录将springboot的jar包和lib分离,使用docker-compose部署

本文讲诉如何把jar里的lib依赖包独立出来,方便更新服务时,缩小jar的体积,下面以若依的system服务为例,配置中的路径请酌情修改,主要提供大致配置逻辑 第一步:修改项目的pom.xml,调整build的配…...

JavaScript 延迟加载的方法

延迟加载(Lazy Loading)是一种优化网页性能的技术,它允许资源(如图片、脚本等)在需要时才被加载,而不是在页面初次加载时全部加载。这可以减少初始页面加载时间,提升用户体验,特别是…...

xrdp连接闪退情况之一

错误核查 首先使用命令vim ~/.xsession-errors,当里面的报错信息为WARNING **: Could not make bus activated clients aware of XDG_CURRENT_DESKTOPGNOME environment variable:Failed to execute child process “dbus-launch” (No such file or directory)&am…...

数据分析思维(八):分析方法——RFM分析方法

数据分析并非只是简单的数据分析工具三板斧——Excel、SQL、Python,更重要的是数据分析思维。没有数据分析思维和业务知识,就算拿到一堆数据,也不知道如何下手。 推荐书本《数据分析思维——分析方法和业务知识》,本文内容就是提取…...

WebRTC 在视频联网平台中的应用:开启实时通信新篇章

在当今这个以数字化为显著特征的时代浪潮之下,实时通信已然稳稳扎根于人们生活与工作的方方面面,成为了其中不可或缺的关键一环。回首日常生活,远程办公场景中的视频会议让分散各地的团队成员能够跨越地理距离的鸿沟,齐聚一堂共商…...

Vue3(elementPlus) el-table替换/隐藏行箭头,点击整行展开

element文档链接: https://element-plus.org/zh-CN/component/form.html 一、el-table表格行展开关闭箭头替换成加减号 注:Vue3在样式中修改箭头图标无效,可能我设置不对,欢迎各位来交流指导 转变思路:隐藏箭头&…...

oracle闪回恢复数据:(闪回查询,闪回表,闪回库,回收站恢复)

oracle的闪回查询,可以查询提交在表空间的闪回数据,并可以还原所查询的数据,用于恢复短时间内的delele 或者 update 误操作,非常方便,缺点是只能恢复大概几小时内的数据。 文章目录 概要闪回查询恢复数据的主要方法包括…...

C语言——结构体,位段,枚举和联合

目录 前言 结构体 1含义 2语法 3匿名结构体 4结构体自引用 5结构体的定义与初始化 6内存对齐 7修改对齐数 8结构体传参 位段 1含义 2位段的内存分配 ​编辑3位段的问题 4位段的应用 枚举 1含义 2定义 3枚举优点 4枚举使用 联合 1含义 2定义 3特点 4计…...

期末概率论总结提纲(仅适用于本校,看文中说明)

文章目录 说明A选择题1.硬币2.两个事件的关系 与或非3.概率和为14.概率密度 均匀分布5.联合分布率求未知参数6.联合分布率求未知参数7.什么是统计量(记忆即可)8.矩估计量9.117页12题10.显著水平阿尔法(背公式就完了) 判断题11.事件…...

Python视频处理:噪声矩阵与并行计算的完美融合

噪声级别对视频质量有显著的影响,主要体现在以下几个方面: 1. 视觉质量 低噪声级别:当噪声级别较低时,视频的视觉质量较好。噪声对图像细节的干扰较小,画面看起来较为清晰和自然。观众可以更容易地识别图像中的细节和…...

如何使用SparkSql

一、SparkSql的前世今生 Hive->Shark->Spark SQL 二、SparkSql依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.1.2</version> </dependency> 三、…...

YOLOv8实战人员跌倒检测

本文采用YOLOv8作为核心算法框架&#xff0c;结合PyQt5构建用户界面&#xff0c;使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力&#xff0c;在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对人员跌倒目标数据集进行训练和优化&#xff0c;该数据集包含丰富人员跌倒图像样…...

QT-TCP-server

为了实现高性能的TCP通讯&#xff0c;以下是一个基于Qt的示例&#xff0c;展示如何利用多个线程、非阻塞I/O、数据分块和自定义协议进行优化。该示例以TCP服务器和客户端的形式展示&#xff0c;能够承受高负载并实现快速数据传输。 高性能TCP Server示例 #include <QTcpSe…...

【STM32+QT项目】基于STM32与QT的智慧粮仓环境监测与管理系统设计(完整工程资料源码)

视频演示: 基于STM32与QT的智慧粮仓环境监测与管理系统设计 目录: 目录 视频演示: 目录: 前言:...

robot 仿真环境安装测试 [持续更新]

将持续更新各种robot simulation环境的安装过程. RLBench 安装CoppeliaSim、PyRep、RLBench git: https://github.com/stepjam/RLBench/tree/master (1)CoppeliaSim sudo gedit ~/.bashrc设置环境变量 export COPPELIASIM_ROOT=${HOME}/CoppeliaSim export LD_LIBRARY_…...

【FlutterDart】 拖动边界线改变列宽类似 vscode 那种拖动改变编辑框窗口大小(11 /100)

【Flutter&Dart】 拖动改变 widget 的窗口尺寸大小GestureDetector&#xff5e;简单实现&#xff08;10 /100&#xff09; 【Flutter&Dart】 拖动边界线改变列宽并且有边界高亮和鼠标效果&#xff08;12 /100&#xff09; 上效果&#xff1a; 这个在知乎里找到的效果&…...

R语言的循环实现

以R语言的循环实现 引言 R语言作为一种强大的统计分析和数据可视化工具&#xff0c;广泛应用于数据科学、统计学和机器学习等领域。在R语言中&#xff0c;循环是一个基本的控制结构&#xff0c;用于重复执行一段代码。循环不仅可以提高代码的可读性&#xff0c;还可以方便地处…...

RestClient

什么是RestClient RestClient 是 Elasticsearch 官方提供的 Java 低级 REST 客户端&#xff0c;它允许HTTP与Elasticsearch 集群通信&#xff0c;而无需处理 JSON 序列化/反序列化等底层细节。它是 Elasticsearch Java API 客户端的基础。 RestClient 主要特点 轻量级&#xff…...

深入浅出Asp.Net Core MVC应用开发系列-AspNetCore中的日志记录

ASP.NET Core 是一个跨平台的开源框架&#xff0c;用于在 Windows、macOS 或 Linux 上生成基于云的新式 Web 应用。 ASP.NET Core 中的日志记录 .NET 通过 ILogger API 支持高性能结构化日志记录&#xff0c;以帮助监视应用程序行为和诊断问题。 可以通过配置不同的记录提供程…...

在Ubuntu中设置开机自动运行(sudo)指令的指南

在Ubuntu系统中&#xff0c;有时需要在系统启动时自动执行某些命令&#xff0c;特别是需要 sudo权限的指令。为了实现这一功能&#xff0c;可以使用多种方法&#xff0c;包括编写Systemd服务、配置 rc.local文件或使用 cron任务计划。本文将详细介绍这些方法&#xff0c;并提供…...

Linux云原生安全:零信任架构与机密计算

Linux云原生安全&#xff1a;零信任架构与机密计算 构建坚不可摧的云原生防御体系 引言&#xff1a;云原生安全的范式革命 随着云原生技术的普及&#xff0c;安全边界正在从传统的网络边界向工作负载内部转移。Gartner预测&#xff0c;到2025年&#xff0c;零信任架构将成为超…...

【AI学习】三、AI算法中的向量

在人工智能&#xff08;AI&#xff09;算法中&#xff0c;向量&#xff08;Vector&#xff09;是一种将现实世界中的数据&#xff08;如图像、文本、音频等&#xff09;转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知&#xff08;如语义、视觉特征&#xff09;与…...

(转)什么是DockerCompose?它有什么作用?

一、什么是DockerCompose? DockerCompose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用&#xff0c;而无需手动一个个创建和运行容器。 Compose文件是一个文本文件&#xff0c;通过指令定义集群中的每个容器如何运行。 DockerCompose就是把DockerFile转换成指令去运行。 …...

全志A40i android7.1 调试信息打印串口由uart0改为uart3

一&#xff0c;概述 1. 目的 将调试信息打印串口由uart0改为uart3。 2. 版本信息 Uboot版本&#xff1a;2014.07&#xff1b; Kernel版本&#xff1a;Linux-3.10&#xff1b; 二&#xff0c;Uboot 1. sys_config.fex改动 使能uart3(TX:PH00 RX:PH01)&#xff0c;并让boo…...

今日学习:Spring线程池|并发修改异常|链路丢失|登录续期|VIP过期策略|数值类缓存

文章目录 优雅版线程池ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolTaskExecutor的装饰器并发修改异常并发修改异常简介实现机制设计原因及意义 使用线程池造成的链路丢失问题线程池导致的链路丢失问题发生原因 常见解决方法更好的解决方法设计精妙之处 登录续期登录续期常见实现方式特…...

【7色560页】职场可视化逻辑图高级数据分析PPT模版

7种色调职场工作汇报PPT&#xff0c;橙蓝、黑红、红蓝、蓝橙灰、浅蓝、浅绿、深蓝七种色调模版 【7色560页】职场可视化逻辑图高级数据分析PPT模版&#xff1a;职场可视化逻辑图分析PPT模版https://pan.quark.cn/s/78aeabbd92d1...

智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平

一、引言 随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术&#xff0c;在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...