原文:Generative Adversarial Nets[content]

. Introduction 基於納什平衡,零和游戲,最大最小策略等角度來作為GAN的引言 . GAN GAN開山之作 圖 . GAN的判別器和生成器的結構圖及loss . Conditional GAN 圖 . CGAN的目標函數 圖 . CGAN的判別器和生成器的結構圖及loss 圖 . 來自這里,圖 . 是來自論文內部,兩者在原理結構上沒任何差別。 圖 . CGAN結構圖 如圖 . 所示, ...

2017-11-07 16:04 0 2368 推薦指數:

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Generative Adversarial Nets[CAAE]

本文來自《Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder》,時間線為2017年2月。 該文很有意思,是如何通過當前圖片生成你不同年齡時候的樣子。 假設給你一張人臉(沒有告訴你多少歲)和一堆網上爬取的人臉圖像 ...

Thu Feb 14 23:58:00 CST 2019 0 683
Generative Adversarial Nets[AAE]

本文來自《Adversarial Autoencoders》,時間線為2015年11月。是大神Goodfellow的作品。本文還有些部分未能理解完全,不過代碼在AAE_LabelInfo,這里實現了文中2.3小節,當然實現上有點差別,其中one-hot並不是11個類別,只是10個類別。 本文 ...

Wed Jan 02 23:11:00 CST 2019 0 1535
Generative Adversarial Nets[EBGAN]

0. 背景 Junbo Zhao等人提出的“基於能量的GAN”網絡,其將判別器視為一個能量函數而不需要明顯的概率解釋,該函數可以是一個可訓練的損失函數。能量函數是將靠近真實數據流形的區域視為低能 ...

Fri Mar 02 07:29:00 CST 2018 0 1090
Generative Adversarial Nets[LSGAN]

0 背景 在這之前大家在訓練GAN的時候,使用的loss函數都是sigmoid_cross_entropy_loss函數,然而xudon mao等人發現當使用偽造樣本去更新生成器(且此時偽造樣本 ...

Sun Feb 25 06:59:00 CST 2018 2 849
Generative Adversarial Nets[Vanilla]

引言中已經較為詳細的介紹了GAN的理論基礎和模型本身的原理。這里主要是研讀Goodfellow的第一篇GAN論文。 0. 對抗網絡 如引言中所述,對抗網絡其實就是一個零和游戲中的2人最小最大游 ...

Thu Jan 04 02:52:00 CST 2018 0 1872
Generative Adversarial Nets[Wasserstein GAN]

本文來自《Wasserstein GAN》,時間線為2017年1月,本文可以算得上是GAN發展的一個里程碑文獻了,其解決了以往GAN訓練困難,結果不穩定等問題。 1 引言 本文主要思考的是半監 ...

Wed Feb 13 02:00:00 CST 2019 0 886
Generative Adversarial Nets[Improved GAN]

0.背景 Tim Salimans等人認為之前的GANs雖然可以生成很好的樣本,然而訓練GAN本質是找到一個基於連續的,高維參數空間上的非凸游戲上的納什平衡。然而不幸的是,尋找納什平衡是一個十分 ...

Sat Jan 20 06:32:00 CST 2018 0 1390
GAN(Generative Adversarial Nets)的發展

GAN(Generative Adversarial Nets),產生式對抗網絡 存在問題: 1.無法表示數據分布 2.速度慢 3.resolution太小,大了無語義信息 4.無reference 5.intend to generate same image 6.梯度消失 ...

Fri Oct 21 23:51:00 CST 2016 0 3286
 
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