本文来自《Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder》,时间线为2017年2月。 该文很有意思,是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子。 假设给你一张人脸(没有告诉你多少岁)和一堆网上爬取的人脸图像 ...
. Introduction 基于纳什平衡,零和游戏,最大最小策略等角度来作为GAN的引言 . GAN GAN开山之作 图 . GAN的判别器和生成器的结构图及loss . Conditional GAN 图 . CGAN的目标函数 图 . CGAN的判别器和生成器的结构图及loss 图 . 来自这里,图 . 是来自论文内部,两者在原理结构上没任何差别。 图 . CGAN结构图 如图 . 所示, ...
2017-11-07 16:04 0 2368 推荐指数:
本文来自《Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder》,时间线为2017年2月。 该文很有意思,是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子。 假设给你一张人脸(没有告诉你多少岁)和一堆网上爬取的人脸图像 ...
本文来自《Adversarial Autoencoders》,时间线为2015年11月。是大神Goodfellow的作品。本文还有些部分未能理解完全,不过代码在AAE_LabelInfo,这里实现了文中2.3小节,当然实现上有点差别,其中one-hot并不是11个类别,只是10个类别。 本文 ...
0. 背景 Junbo Zhao等人提出的“基于能量的GAN”网络,其将判别器视为一个能量函数而不需要明显的概率解释,该函数可以是一个可训练的损失函数。能量函数是将靠近真实数据流形的区域视为低能 ...
0 背景 在这之前大家在训练GAN的时候,使用的loss函数都是sigmoid_cross_entropy_loss函数,然而xudon mao等人发现当使用伪造样本去更新生成器(且此时伪造样本 ...
引言中已经较为详细的介绍了GAN的理论基础和模型本身的原理。这里主要是研读Goodfellow的第一篇GAN论文。 0. 对抗网络 如引言中所述,对抗网络其实就是一个零和游戏中的2人最小最大游 ...
本文来自《Wasserstein GAN》,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题。 1 引言 本文主要思考的是半监 ...
0.背景 Tim Salimans等人认为之前的GANs虽然可以生成很好的样本,然而训练GAN本质是找到一个基于连续的,高维参数空间上的非凸游戏上的纳什平衡。然而不幸的是,寻找纳什平衡是一个十分 ...
GAN(Generative Adversarial Nets),产生式对抗网络 存在问题: 1.无法表示数据分布 2.速度慢 3.resolution太小,大了无语义信息 4.无reference 5.intend to generate same image 6.梯度消失 ...