目录 1,WGAN 1.1,从GAN到WGAN,最核心的有这么几点: 1.2,相较于GAN,WGAN做了以下改进 2,WGAN-GP 2.1,WGAN直接对权重的值进行约束的方式存在两个问题 2.2,改进 ...
一 原始GAN的理论分析 . 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 。生成器的目的就是根据 z 生成 G z sim P r ,而鉴别器则尽量区分出来 G z 与 x r 的不同。生成器和鉴别器采用生成对抗的方式不断优化,最终能通过生 ...
2021-07-16 22:19 0 177 推荐指数:
目录 1,WGAN 1.1,从GAN到WGAN,最核心的有这么几点: 1.2,相较于GAN,WGAN做了以下改进 2,WGAN-GP 2.1,WGAN直接对权重的值进行约束的方式存在两个问题 2.2,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(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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
GAN回顾 Martin 称这个loss为original cost function(参见[1] 2.2.1章节),而实际操作中采用的loss为the –log D cost(参见[1] 2.2.2章节)。 GAN存在的问题:初探 ...
图文详解WGAN及其变体WGAN-GP并利用Tensorflow2实现WGAN与WGAN-GP 构建WGAN(Wasserstein GAN) Wasserstein loss介绍 ...