生成對抗網絡(GAN與W-GAN) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通過閱讀《神經網絡與深度學習》,了解生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks,GAN)的來龍去脈,並介紹GAN ...
令人拍案叫絕的Wasserstein GAN WGAN前作分析了Ian Goodfellow提出的原始GAN兩種形式各自的問題,第一種形式等價在最優判別器下等價於最小化生成分布與真實分布之間的JS散度,由於隨機生成分布很難與真實分布有不可忽略的重疊以及JS散度的突變特性,使得生成器面臨梯度消失的問題 第二種形式在最優判別器下等價於既要最小化生成分布與真實分布直接的KL散度,又要最大化其JS散度, ...
2018-06-19 23:05 0 1357 推薦指數:
生成對抗網絡(GAN與W-GAN) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通過閱讀《神經網絡與深度學習》,了解生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks,GAN)的來龍去脈,並介紹GAN ...
(W-GAN模型)的黑箱 2017-02-12 黑馬_御風 ...
概述GAN(Generative Adversarial Network,生成對抗網絡)是一個網絡框架,它通常包括兩部分,生成器(generator)和判別器(discriminator)。生成器的作用是學習真實數據的分布(或者通俗地說就是學習真實數據的特征),然后自動地生成新的數據 ...
把GAN的論文看完了, 也確實蠻厲害的懶得寫筆記了,轉一些較好的筆記,前面先貼一些 原論文里推理部分,進行備忘。 GAN的解釋 算法流程 GAN的理論推理 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...
GAN 原始GAN中判別器要最小化如下損失函數,盡可能把真實樣本分為正例,生成樣本分為負例: 其中是真實樣本分布,是由生成器產生的樣本分布。 第一個式子我們不看梯度符號的話即為判別器的損失函數,logD(xi)為判別器將真實數據判定為真實數據的概率,log(1-D(G(zi ...
生成式對抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一種生成式模型,目前已經成為人工智能學界一個熱門的研究方向,著名學者Yann Lecun甚至將其稱為“過去十年間機器學習領域最讓人激動的點子"。GAN的基本思想 ...
以下內容純屬經驗之談,無公式推斷!部分內容源自其他博客或課程,並已標注來源。 問題篇[1] 1.模式崩潰 在某個模式(mode)下出現大量重復樣本,如左圖中,生成的樣本分布靠得很近,較聚集,可 ...