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 ...
GAN,生成式对抗网络 Generative Adversarial Networks 是一种深度学习模型,是近几年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。 机器学习的模型可大体分为两类,生成模型 Generative model 和判别模型 Discriminator model ,判别模型需要输入变量,通过某种模型来预测,生成模型是给定某种隐含信息,来随机产生数据。 GAN主要包括了两个部分 ...
2020-10-13 11:22 0 813 推荐指数:
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 ...
基本去噪自编码器 卷积去噪自编码 ...
Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN,看了些资料,做一些笔记。 可以参考另一篇,GAN原理 ...
开发者自述:我是这样学习 GAN 的 from:https://www.leiphone.com/news/201707/1JEkcUZI1leAFq5L.html ...
在一篇博客GAN网络从入门教程(一)之GAN网络介绍中,简单的对GAN网络进行了一些介绍,介绍了其是什么,然后大概的流程是什么。 在这篇博客中,主要是介绍其数学公式,以及其算法流程。当然数学公式只是简单的介绍,并不会设计很复杂的公式推导。如果想详细的了解GAN网络的原理,推荐去看李宏毅老师的课程 ...
GAN 生成式对抗网络 借助于 sklearn.datasets.make_moons 库,生成双半月形的数据,同时把数据点画出来。 可以看出,数据散点呈现两个半月形状。 一个简单的 GAN 生成器和判别器的结构都非常简单,具体如下: 生成器: 32 ==> ...
我实现GAN网络结构比较复杂: 通过建立两个一模一样的网络,他们相对应的层共享权重,一个网络用来跟新D model另一个网络用来更新G model 更新G model的网络,D部分只进行梯度传递,不进行参数跟新。 更新D model的网络,G部分直接不进行backward ...