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 ...
本文來自 Adversarial Autoencoders ,時間線為 年 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 . 小節,當然實現上有點差別,其中one hot並不是 個類別,只是 個類別。 本文提出 對抗自動編碼器 AAE ,其本質上是自動編碼器和GAN架構的合體,通過將AE隱藏層編碼向量的聚合后驗與任意先驗分 ...
2019-01-02 15:11 0 1535 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
0. 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 1. GAN GAN開山之作 圖1.1 GAN的判別器和生成器的結構圖及loss ...
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 ...
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 ...
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 ...