1. Basic idea 基本任務:要得到一個generator,能夠模擬想要的數據分布。(一個低維向量到一個高維向量的映射) discriminator就像是一個score function。 如果想讓generator生成想要的目標數據,就把 ...
一文讀懂對抗生成學習 Generative Adversarial Nets GAN x 推薦論文 https: arxiv.org pdf . .pdf x 什么是gan Generative model G用來生成樣本 Discriminative model D用來區別G生成樣本的真假 G努力的方向是生成出以假亂真的樣本,讓D認為這樣本是人類給的而不是G創造的,D則相反。 一個更加形象的比喻 ...
2018-12-17 00:39 0 3762 推薦指數:
1. Basic idea 基本任務:要得到一個generator,能夠模擬想要的數據分布。(一個低維向量到一個高維向量的映射) discriminator就像是一個score function。 如果想讓generator生成想要的目標數據,就把 ...
生成對抗網絡通過一個對抗步驟來估計生成模型,它同時訓練兩個模型:一個是獲取數據分布的生成模型$G$,一個是估計樣本來自訓練數據而不是$G$的概率的判別模型$D$。$G$的訓練步驟就是最大化$D$犯錯的概率。這個框架對應於一個二元極小極大博弈。在任意函數$G$和$D$的空間中,存在唯一解,$G ...
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督學習。當我們說學習概率分布,典型的思維是學習一個概率密度。這通常是通過定義一個概率密度的參數化族 ...
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困難的問題。在現有的針對特定場景算法中,GAN的實現通常是使用梯度下降的方法去訓練GAN網絡的目標 ...
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 ...
@ 目錄 一、簡介 二、原理 三、網絡結構 四、實例:自動生成數字0-9 五、訓練GAN的技巧 六、源碼 打賞 一、簡介 ●lan Goodfellow 2014年提出 ●非監督式學習任務 ●使用兩個深度神經網絡: Generator ...
生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks, GAN)是一種深度學習模型,是近年來復雜分布上無監督學習最具前景的學習 ...
1. 從納什均衡(Nash equilibrium)說起 我們先來看看納什均衡的經濟學定義: 所謂納什均衡,指的是參與人的這樣一種策略組合,在該策略組合上,任何參與人單獨改變策略 ...