原文:从GAN到WGAN的来龙去脉

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:

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GAN1-对抗神经网络梳理(GAN,WGAN,WGAN-GP,Cycle-GAN

目录 1,WGAN 1.1,从GANWGAN,最核心的有这么几点: 1.2,相较于GANWGAN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 ...

Mon Jun 28 07:49:00 CST 2021 0 164
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(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 ...

Fri Sep 25 23:32:00 CST 2020 0 835
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 ...

Wed May 27 04:30:00 CST 2020 0 941
WGAN学习笔记

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 ...

Tue Dec 25 06:34:00 CST 2018 0 3838
 
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