原文地址：https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-10-1-1 生成对抗网络基本概念 要理解生成对抗模型（GAN），首先要了解生成对抗模型可以拆分为两个模块：一个是判别模型，另一个是生成模型。简单来说就是：两个人比赛，看是 A 的矛厉害，还是 B 的盾 ...

目录 1 Divergence 　　1.1 Kullback–Leibler divergence 　　1.2 Jensen–Shannon divergence 　　1.3 Wasserstein distance 2 GAN 　　2.1 Theory 　　2.2 ...

目录 GAN ACGAN AAE BiGAN BGAN BEGAN BicycleGAN ClusterGAN CGAN CCGAN Context Encoders CoGAN CycleGAN DCGAN ...

本篇文章为Goodfellow提出的GAN算法的开山之作"Generative Adversarial Nets"的学习笔记，若有错误，欢迎留言或私信指正。 1. Introduction GAN模型解决的问题 作者在首段指出了本课题的意义——能够避免深度生成模型中的两个局限性： （1）最大 ...

GAN 生成式对抗网络 借助于 sklearn.datasets.make_moons 库，生成双半月形的数据，同时把数据点画出来。 可以看出，数据散点呈现两个半月形状。 一个简单的 GAN 生成器和判别器的结构都非常简单，具体如下： 生成器： 32 ==> ...

GAN,生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种深度学习模型,是近几年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。 机器学习的模型可大体分为两类,生成模型(Generative model)和判别模型(Discriminator model),判别模型 ...

我实现GAN网络结构比较复杂： 　　通过建立两个一模一样的网络，他们相对应的层共享权重，一个网络用来跟新D model另一个网络用来更新G model 　　更新G model的网络，D部分只进行梯度传递，不进行参数跟新。 　　更新D model的网络，G部分直接不进行backward ...

转自机器之心整理的，来自Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释，完成原 GAN 的推导、证明与实现。 本文主要分四部分，第一部分描述 GAN 的直观概念，第二部分描述概念与优化的形式化表达，第三部分将对 GAN 进行详细的理论推导与分析，最后我们将实现前面的理论 ...