生成式模型的作用 密度估计 给定一组数据\(D=\left \{ x^{n} \right \}^{N}_{n=1}\),假设它们都是独立地从相同的概率密度函数为\(p_{r}(x)\)的未知分布中产生的。密度估计是根据数据集\(D\)来估计其概率密度函数\(p_{\theta}(x ...
生成网络的优化目标 the logD alternative 称生成器的目标函数: mathop min theta mathbb E boldsymbol z sim p boldsymbol z left log D left G boldsymbol z theta phi right right 为 the logD alternative 将GAN的目标函数写成一个统一的形式: math ...
2021-09-25 21:38 0 108 推荐指数:
生成式模型的作用 密度估计 给定一组数据\(D=\left \{ x^{n} \right \}^{N}_{n=1}\),假设它们都是独立地从相同的概率密度函数为\(p_{r}(x)\)的未知分布中产生的。密度估计是根据数据集\(D\)来估计其概率密度函数\(p_{\theta}(x ...
GAN的全称是 Generative Adversarial Networks,中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法,巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。 1 GAN的原理 GAN的基本原理很简单,其由两个网络组成,一个是生成网络G(Generator ...
GAN 简介 GAN,Generative Adversarial Networks,生成对抗网络; GAN 被认为是 AI 领域 最有趣的 idea,一句话,历史地位很高,很火; GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出来的,当时的 G 神还只是个蒙特利尔大学的博士生 ...
转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059,感谢分享 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN。本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 ...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 1、简介: GAN的两个模型 判别模型:就是图中右半部分的网络,直观来看就是一个简单的神经网络结构,输入就是一副图像,输出就是一个概率值,用于判断真假使用(概率值大于0.5那就是真,小于0.5 ...
转自:https://blog.csdn.net/ch18328071580/article/details/96690016 概述 1、什么是GAN? 生成对抗网络简称GAN,是由两个网络组成的,一个生成器网络和一个判别器网络。这两个网络可以是神经网络(从卷积神经网络、循环神经网络到自编 ...
转载:https://wiki.pathmind.com/generative-adversarial-network-gan 转载:https://wiki.pathmind.com/ 转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42606381 转载:https ...
最近一直在看GAN,我一直认为只有把博客看了一遍,然后再敲一遍。这样才会有深刻的感悟。 GAN(生成式对抗网络)(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,分布在无监督学习上。 分成两个模块:生成模型(Generative Model ...