Generative Adversarial Nets[Theory&MSE]
本文来自《deep multi-scale video prediction beyond mean square error》，时间线为2015年11月，LeCun等人的作品。 从一个视频序列中 ...
原文：A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications
Introduction GANs由两个模型组成：生成器和鉴别器。生成器试图捕获真实示例的分布，以便生成新的数据样本。鉴别器通常是一个二值分类器，尽可能准确地将生成样本与真实样本区分开来。GANs的优化问题是一个极大极小优化问题。优化终止于相对于生成器的最小值和相对于鉴别器的最大值的鞍点。 . Generative algorithms 生成算法可分为两类：显式密度模型和隐式密度模型。 . , ...
2020-04-05 08:58 0 773 推荐指数：
相关推荐
论文解读（GAN）《Generative Adversarial Networks》
论文信息 论文标题：Generative Adversarial Networks论文作者：Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie ......论文来源：2014, NIPS论文地址：download 论文代码：download ...
生成对抗网络 Generative Adversarial Networks
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26499443 生成对抗网络GAN是由蒙特利尔大学Ian Goodfellow教授和他的学生在2014年提出的机器学习架构。 ...
对抗生成网络 Generative Adversarial Networks
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 f ...
生成对抗网络--Generative Adversarial Networks (GAN)
@ 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 Goodf ...
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）
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方法 ...
"ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks" 笔记
1. 论文简介 ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks为ECCV 2018 workshop文章，该方法在PIRM2018-SR比赛（PIRM2018-SR Challenge）中取得第一名，本论文提出 ...
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）初探
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 ...