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 ...

先来梳理一下我们之前所写的代码，原始的生成对抗网络，所要优化的目标函数为： 此目标函数可以分为两部分来看： ①固定生成器 G，优化判别器 D， 则上式可以写成如下形式： 可以转化为最小化形式： 我们编写的代码中，d_loss_real = tf.reduce_mean ...

1、结构图 2、知识点 3、代码及案例 View Code 4、优化目标 ...

DCGAN网络的结构： 代码包括： 数据： GAN： 训练： 没有结果，代码没有报错，个人认为还是受机器的限制； WGAN-GP： 训练代码： 同样没有结果，后面有条件再试一试； 这一部分对算法 ...

GAN对抗神经网络（原理解析） 一、总结 一句话总结： (一)、GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是 (二)、**通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布 ...

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（0～1）; 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 ...

Cycle-GAN论文阅读笔记 很久之前就看过这篇文章，而且还在上面做了一些实验，发现确实鲁帮性很强，今天重新review这一篇paper。 图像到图像的翻译，是一个比较古老的任务，作者是第一个用cycle-consistent结合gan这种思想来做图像翻译，而且效果显著 ...