深度學習BiGan學習筆記,keras版

對抗生成網路gan變體集合 keras版本

bigan(bidirectional gan 雙向gan)

具有生成器g，編碼器encoder,判別器d

作用:1.可以使用noise經過生成器g生成(這一點和gan類似)

2.隨便給一張，經過encoder,再經過生氣g，可以生成相似的(新特點)

**位置:

生成器:

def

build_generator
(self)
: model = sequential(
) model.add(dense(
512, input_dim=self.latent_dim)
) model.add(leakyrelu(alpha=
0.2)
) model.add(batchnormalization(momentum=
0.8)
) model.add(dense(
512)
) model.add(leakyrelu(alpha=
0.2)
) model.add(batchnormalization(momentum=
0.8)
) model.add(dense(np.prod(self.img_shape)
, activation=
'tanh'))
model.add(reshape(self.img_shape)
) model.summary(
) z = input(shape=
(self.latent_dim,))
gen_img = model(z)
return model(z, gen_img)

def

build_encoder
(self)
: model = sequential(
) model.add(flatten(input_shape=self.img_shape)
) model.add(dense(
512)
) model.add(leakyrelu(alpha=
0.2)
) model.add(batchnormalization(momentum=
0.8)
) model.add(dense(
512)
) model.add(leakyrelu(alpha=
0.2)
) model.add(batchnormalization(momentum=
0.8)
) model.add(dense(self.latent_dim)
) model.summary() 
img = input(shape=self.img_shape)
z = model(img)
return model(img, z)

def

build_discriminator
(self)
: z = input(shape=
(self.latent_dim,))
img = input(shape=self.img_shape)
d_in = concatenate(
[z, flatten(
)(img)])
model = dense(
1024
)(d_in)
model = leakyrelu(alpha=
0.2)
(model)
model = dropout(
0.5)
(model)
model = dense(
1024
)(model)
model = leakyrelu(alpha=
0.2)
(model)
model = dropout(
0.5)
(model)
model = dense(
1024
)(model)
model = leakyrelu(alpha=
0.2)
(model)
model = dropout(
0.5)
(model)
validity = dense(
1, activation=
"sigmoid"
)(model)
return model(
[z, img]
, validity)

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