论文笔记之：Generative Adversarial Nets
Generative Adversarial Nets NIPS 2014 摘要：本文通过对抗过程，提出了一种新的框架来预测产生式模型，我们同时训练两个模型：一个产生式模型 G，该模型可以抓住数据分布；还有一个判别式模型 D 可以预测来自训练样本 而不是 G 的样本的概率 ...
原文：【论文阅读笔记】《Conditional Generative Adversarial Nets》
论文： Conditional Generative Adversarial Nets 年份： 年 引言 原始的GAN过于自由，训练会很容易失去方向，导致不稳定且效果差。比如说GAN生成MNIST数字的过程，虽然可以生成数字，但生成的结果是随机的 因为是根据输入的随机噪声生成的图片 ，没有办法控制模型生成的具体数字。 CGAN就是在原来的GAN模型中加入一些先验条件，使得GAN变得更加可控制。具 ...
2020-08-11 17:05 0 513 推荐指数：
相关推荐
论文笔记之：SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient
SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient AAAI-2017 Paper: https://arxiv.org/abs/1609.05473 Offical Tensorflow Code ...
Generative Adversarial Nets[AAE]
本文来自《Adversarial Autoencoders》，时间线为2015年11月。是大神Goodfellow的作品。本文还有些部分未能理解完全，不过代码在AAE_LabelInfo,这里实现了文中2.3小节，当然实现上有点差别，其中one-hot并不是11个类别，只是10个类别。 本文 ...
Generative Adversarial Nets[CAAE]
本文来自《Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder》，时间线为2017年2月。 该文很有意思，是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子。 假设给你一张人脸（没有告诉你多少岁）和一堆网上爬取的人脸图像 ...
Generative Adversarial Nets[EBGAN]
0. 背景 Junbo Zhao等人提出的“基于能量的GAN”网络，其将判别器视为一个能量函数而不需要明显的概率解释，该函数可以是一个可训练的损失函数。能量函数是将靠近真实数据流形的区域视为低能 ...
Generative Adversarial Nets[LSGAN]
0 背景 在这之前大家在训练GAN的时候，使用的loss函数都是sigmoid_cross_entropy_loss函数，然而xudon mao等人发现当使用伪造样本去更新生成器（且此时伪造样本 ...
Generative Adversarial Nets[Vanilla]
引言中已经较为详细的介绍了GAN的理论基础和模型本身的原理。这里主要是研读Goodfellow的第一篇GAN论文。 0. 对抗网络 如引言中所述，对抗网络其实就是一个零和游戏中的2人最小最大游戏，主要就是为了处理下面的函数\(V(G,D)\): 在实现过程中，如果将D和G都写入同一个循环 ...
Generative Adversarial Nets[content]
0. Introduction 基于纳什平衡，零和游戏，最大最小策略等角度来作为GAN的引言 1. GAN GAN开山之作 图1.1 GAN的判别器和生成器的结构图及loss 2. Conditional GAN 图2.1 CGAN的目标函数 图2.2 CGAN ...