生成式模型
本文通过分类问题讲解判别式和生成式模型，会用到Logistics Regression 和 几率模型 首先介绍一下，判别式模型是完全根据数据得出结果，而生成式模型会有人为设定的条件建立模型，再通过利用假设建立的模型得出结果。 Generative (生成式模型) 例： 利用iris ...
原文：生成式模型之 GAN
生成对抗网络 Generative Adversarial Networks，GANs ，由 年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。 年，GANs热潮席卷AI领域顶级会议，从ICLR到NIPS，大量高质量论文被发表和探讨。Yann LeCun曾评价GANs是 年来机器学习领域最酷的想法 。 Generative Adversarial Nets GAN Genera ...
2018-03-23 11:30 0 1871 推荐指数：
相关推荐
说说GAN（生成式对抗网络）
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。 ...
不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （四）：训练和测试 GAN
在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py，同时新建文件夹 logs 和文件夹 samples，前者用来保存训练过程中的日志和模型，后者用来保存训练过程中采样器的采样图片，在 train.py 中输入如下代码： 输入完成后 ...
不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （一）： GAN 简介
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生成式对抗网络（三）——mnist数据生成
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 ...
GAN和CGAN——生成式对抗网络和条件生成式对抗网络
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 ...
GAN生成式对抗网络（二）——tensorflow代码示例
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 ...
【CV论文阅读】生成式对抗网络GAN
生成式对抗网络GAN 1、 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 ...