【GAN】GAN的原理及推导
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 ...
原文：GAN（一）
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 所以GAN实际上是生成模型。判别器的工作是区分某个数据是真实数据，还是由生成器生成的数据。从生成器和判别器的定义 ...
2020-05-26 20:30 0 941 推荐指数：
相关推荐
GAN和GAN的改进
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 ...
GAN基础
Generative Adversarial Networks GAN框架 GAN框架是有两个对象（discriminator，generator）的对抗游戏。generator是一个生成器，generator产生来自和训练样本一样的分布的样本 ...
Geometric GAN
Lim, Jong Chul Ye, Geometric GAN. 概 很有趣, GAN的训练过 ...
Improved GAN
https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=16 从之前讲的basic gan延伸到unified framework，到WGAN 再到通过WGAN进行Generation和Transformation 复习一下GAN， 首先我们有一个目标 ...
GAN 的后序
GAN 的后序 目录 GAN 的后序 参考资料 GAN存在的问题 1 在实际中，任何两个manifolds都不会perfectly align. 2 JS散度的问题 改进1 LeastSquareGAN 改进2 WGAN ...
GAN综述
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 ...
GAN与VAE
经典算法·GAN与VAE Generative Adversarial Networks 及其变体 生成对抗网络是近几年最为经典的生成模型的代表工作，Goodfellow的经典工作。通过两个神经网络结构之间的最大最小的博弈游戏然后生成模型。下面是原始GAN与一些GAN的变体 ...