本文通過分類問題講解判別式和生成式模型,會用到Logistics Regression 和 幾率模型 首先介紹一下,判別式模型是完全根據數據得出結果,而生成式模型會有人為設定的條件建立模型,再通過利用假設建立的模型得出結果。 Generative (生成式模型) 例: 利用iris ...
生成對抗網絡 Generative Adversarial Networks,GANs ,由 年還在蒙特利爾讀博士的Ian Goodfellow引入深度學習領域。 年,GANs熱潮席卷AI領域頂級會議,從ICLR到NIPS,大量高質量論文被發表和探討。Yann LeCun曾評價GANs是 年來機器學習領域最酷的想法 。 Generative Adversarial Nets GAN Genera ...
2018-03-23 11:30 0 1871 推薦指數:
本文通過分類問題講解判別式和生成式模型,會用到Logistics Regression 和 幾率模型 首先介紹一下,判別式模型是完全根據數據得出結果,而生成式模型會有人為設定的條件建立模型,再通過利用假設建立的模型得出結果。 Generative (生成式模型) 例: 利用iris ...
在Auto-encoder中,input data通過一個encoder神經網絡得到一個維度的較低的向量,稱這個向量為code,code經過一個decoder神經網絡后輸出一個output data。 ...
在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py,同時新建文件夾 logs 和文件夾 samples,前者用來保存訓練過程中的日志和模型,后者用來保存訓練過程中采樣器的采樣圖片,在 train.py 中輸入如下代碼: 輸入完成后 ...
前面我們用 TensorFlow 寫了簡單的 cifar10 分類的代碼,得到還不錯的結果,下面我們來研究一下生成式對抗網絡 GAN,並且用 TensorFlow 代碼實現。 自從 Ian Goodfellow 在 14 年發表了 論文 Generative Adversarial Nets ...
通過GAN生成式對抗網絡,產生mnist數據 引入包,數據約定等 GAN對象結構 生成器函數 對隨機值z(維度為1,100),進行包裝,偽造,產生偽造數據。 包裝過程概括為:全連接->reshape->反卷積 包裝過程中使用了batch_normalization ...
GAN的定義 GAN是一個評估和學習生成模型的框架。生成模型的目標是學習到輸入樣本的分布,用來生成樣本。GAN和傳統的生成模型不同,使用兩個內置模型以“對抗”的方式來使學習分布不斷接近輸入樣本分布。兩個模型一個是生成模型(Generative model),用來生成樣本;另一個是判別模型 ...
代碼實現 當初學習時,主要學習的這個博客 https://xyang35.github.io/2017/08/22/GAN-1/ ,寫的挺好的。 本文目的,用GAN實現最簡單的例子,幫助認識GAN算法。 2. 真實數據集,我們要通過GAN學習這個數據集,然后生成和他分布規則一樣的數據集 ...
生成式對抗網絡GAN 1、 基本GAN 在論文《Generative Adversarial Nets》提出的GAN是最原始的框架,可以看成極大極小博弈的過程,因此稱為“對抗網絡”。一般包含兩個部分:生成器(Generator)和判別器(Discriminator)。訓練的過程是無監督學習 ...