从GAN到WGAN的来龙去脉
一、原始GAN的理论分析 1.1 数学描述 其实GAN的原理很好理解，网络结构主要包含生成器 (generator) 和鉴别器 (discriminator) ，数据主要包括目标样本 \(x_r \sim P_{r}\), 随机输入样本 \(z \sim P_{z}\) 。生成器的目的 ...
原文：GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN 演变与改进
GAN 生成网络接收一个随机噪声，生成逼真图像 判别网络接收一个图像，生成该图像是真实的概率 GAN网络中存在两个不同的网络，训练方式采用的是对抗训练方式，其中G的梯度更新信息来自于判别器D，而不是来自数据样本。 GAN不适合处理离散形式的数据，比如文本。 使用JS散度作为距离公式 DCGAN DCGAN deep convolutional generative adversarial netw ...
2020-09-25 15:32 0 835 推荐指数：
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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 ...
WGAN的改进点和实操
包含三部分：1、WGAN改进点 2、代码修改 3、训练心得 一、WGAN的改进部分： 判别器最后一层去掉sigmoid （相当于最后一层做了一个y = x的激活） 生成器和判别器的loss不取log 每次更新判别器的参数之后把它们的绝对值截断到不超过一个固定常数c ...
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最近学习了生成对抗网络（GAN），基于几个经典GAN网络结构做了些小实验，包括dcgan，wgan，wgan-gp。坦率的说，wgan，wgan-gp论文的原理还是有点小复杂，我也没有完全看明白，因此在此就不详细介绍了，如果感兴趣可以阅读参考部分的论文，本篇博客主要着重于记录如何利用 ...