1. Basic idea 基本任务:要得到一个generator,能够模拟想要的数据分布。(一个低维向量到一个高维向量的映射) discriminator就像是一个score function。 如果想让generator生成想要的目标数据,就把 ...
一文读懂对抗生成学习 Generative Adversarial Nets GAN x 推荐论文 https: arxiv.org pdf . .pdf x 什么是gan Generative model G用来生成样本 Discriminative model D用来区别G生成样本的真假 G努力的方向是生成出以假乱真的样本,让D认为这样本是人类给的而不是G创造的,D则相反。 一个更加形象的比喻 ...
2018-12-17 00:39 0 3762 推荐指数:
1. Basic idea 基本任务:要得到一个generator,能够模拟想要的数据分布。(一个低维向量到一个高维向量的映射) discriminator就像是一个score function。 如果想让generator生成想要的目标数据,就把 ...
生成对抗网络通过一个对抗步骤来估计生成模型,它同时训练两个模型:一个是获取数据分布的生成模型$G$,一个是估计样本来自训练数据而不是$G$的概率的判别模型$D$。$G$的训练步骤就是最大化$D$犯错的概率。这个框架对应于一个二元极小极大博弈。在任意函数$G$和$D$的空间中,存在唯一解,$G ...
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督学习。当我们说学习概率分布,典型的思维是学习一个概率密度。这通常是通过定义一个概率密度的参数化族 ...
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困难的问题。在现有的针对特定场景算法中,GAN的实现通常是使用梯度下降的方法去训练GAN网络的目标 ...
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 ...
@ 目录 一、简介 二、原理 三、网络结构 四、实例:自动生成数字0-9 五、训练GAN的技巧 六、源码 打赏 一、简介 ●lan Goodfellow 2014年提出 ●非监督式学习任务 ●使用两个深度神经网络: Generator ...
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的学习 ...
1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略 ...