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 ...
原文：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 D G zi 为判别器将生成器生成的虚假数据判定为真实数据的对立面即将虚假数据仍判定为虚假数据的概率。判别器就相当于警察，在鉴别真伪时，必须要 ...
2020-10-17 19:46 0 580 推荐指数：
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