我对目前GAN经典的及最新的较有影响力的论文进行了阅读与整理,目前仅完成了论文梗概的总结。后续将会分篇详细介绍。 归类 题目 发表 贡献概要 理论 Generative ...
生成式对抗网络GAN 基本GAN 在论文 Generative Adversarial Nets 提出的GAN是最原始的框架,可以看成极大极小博弈的过程,因此称为 对抗网络 。一般包含两个部分:生成器 Generator 和判别器 Discriminator 。训练的过程是无监督学习。 先总结一下训练的过程。一般而言,输入是一个一维向量z,它从先验生成。假设现在Generator生成的是图像。我们 ...
2017-01-19 13:33 0 2666 推荐指数:
我对目前GAN经典的及最新的较有影响力的论文进行了阅读与整理,目前仅完成了论文梗概的总结。后续将会分篇详细介绍。 归类 题目 发表 贡献概要 理论 Generative ...
在Auto-encoder中,input data通过一个encoder神经网络得到一个维度的较低的向量,称这个向量为code,code经过一个decoder神经网络后输出一个output data。 encoder 网络的作用是用来发现给定数据的压缩表示。decoder网络使原始输入的尽可 ...
点击运行,运行过程中,可以看到,生成的每个图片对应行对应列都是一样的数字,这是因为我们加了条件约束;采 ...
前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现。 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets ...
GAN的定义 GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布,用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同,使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成模型(Generative model),用来生成样本;另一个是判别模型 ...
通过GAN生成式对抗网络,产生mnist数据 引入包,数据约定等 GAN对象结构 生成器函数 对随机值z(维度为1,100),进行包装,伪造,产生伪造数据。 包装过程概括为:全连接->reshape->反卷积 包装过程中使用了batch_normalization ...
代码实现 当初学习时,主要学习的这个博客 https://xyang35.github.io/2017/08/22/GAN-1/ ,写的挺好的。 本文目的,用GAN实现最简单的例子,帮助认识GAN算法。 2. 真实数据集,我们要通过GAN学习这个数据集,然后生成和他分布规则一样的数据集 ...
生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是最近超级火的一个无监督学习方法,它主要由两部分组成,一部分是生成模型G(generator),另一部分是判别模型D(discriminator),它的训练过程可大致描述如下: 生成 ...