生成对抗网络(GAN与W-GAN) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通过阅读《神经网络与深度学习》,了解生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的来龙去脉,并介绍GAN ...
令人拍案叫绝的Wasserstein GAN WGAN前作分析了Ian Goodfellow提出的原始GAN两种形式各自的问题,第一种形式等价在最优判别器下等价于最小化生成分布与真实分布之间的JS散度,由于随机生成分布很难与真实分布有不可忽略的重叠以及JS散度的突变特性,使得生成器面临梯度消失的问题 第二种形式在最优判别器下等价于既要最小化生成分布与真实分布直接的KL散度,又要最大化其JS散度, ...
2018-06-19 23:05 0 1357 推荐指数:
生成对抗网络(GAN与W-GAN) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通过阅读《神经网络与深度学习》,了解生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的来龙去脉,并介绍GAN ...
(W-GAN模型)的黑箱 2017-02-12 黑马_御风 ...
概述GAN(Generative Adversarial Network,生成对抗网络)是一个网络框架,它通常包括两部分,生成器(generator)和判别器(discriminator)。生成器的作用是学习真实数据的分布(或者通俗地说就是学习真实数据的特征),然后自动地生成新的数据 ...
把GAN的论文看完了, 也确实蛮厉害的懒得写笔记了,转一些较好的笔记,前面先贴一些 原论文里推理部分,进行备忘。 GAN的解释 算法流程 GAN的理论推理 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...
GAN 原始GAN中判别器要最小化如下损失函数,尽可能把真实样本分为正例,生成样本分为负例: 其中是真实样本分布,是由生成器产生的样本分布。 第一个式子我们不看梯度符号的话即为判别器的损失函数,logD(xi)为判别器将真实数据判定为真实数据的概率,log(1-D(G(zi ...
生成式对抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一种生成式模型,目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向,著名学者Yann Lecun甚至将其称为“过去十年间机器学习领域最让人激动的点子"。GAN的基本思想 ...
以下内容纯属经验之谈,无公式推断!部分内容源自其他博客或课程,并已标注来源。 问题篇[1] 1.模式崩溃 在某个模式(mode)下出现大量重复样本,如左图中,生成的样本分布靠得很近,较聚集,可 ...