@ 目录 一、简介 二、原理 三、网络结构 四、实例:自动生成数字0-9 五、训练GAN的技巧 六、源码 打赏 一、简介 ●lan Goodfellow 2014年提出 ●非监督式学习任务 ●使用两个深度神经网络: Generator ...
论文信息 论文标题:Generative Adversarial Networks论文作者:Ian J. Goodfellow, Jean Pouget Abadie ......论文来源: , NIPS论文地址:download论文代码:download Introduction 本文提出 GAN 框架, 通过一个对抗来估计生成模型。该框架同时训练两个模型: 生成模型 Generative mo ...
2022-02-03 17:15 2 1515 推荐指数:
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生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的学习方法 ...
1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略 ...
https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=15 前面说了auto-encoder,VAE可以用于生成 VAE的问题, AE的训练是让输入输出尽 ...
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言:本文将产生式对抗网络(GAN)拓展到半监督学习,通过强制判别器来输出类别标签。我们在一个数据集上训练一个产生式模型 G 以及 一个判别器 D,输入 ...
Abstract 在这篇论文中,我们提出了自注意生成对抗网络(SAGAN),它是用于图像生成任务的允许注意力驱动的、长距离依赖的建模。传统的卷积GANs只根据低分辨率图上的空间局部点生成高分辨率细节。在SAGAN中,可以使 ...
本文来自《Wasserstein GAN》,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题。 1 引言 本文主要思考的是半监督学习。当我们说学习概率分布,典型的思维是学习一个概率密度。这通常是通过定义一个概率密度的参数化族 ...
0.背景 Tim Salimans等人认为之前的GANs虽然可以生成很好的样本,然而训练GAN本质是找到一个基于连续的,高维参数空间上的非凸游戏上的纳什平衡。然而不幸的是,寻找纳什平衡是一个十分困难的问题。在现有的针对特定场景算法中,GAN的实现通常是使用梯度下降的方法去训练GAN网络的目标 ...