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 ...
原文：Generative Adversarial Nets[Wasserstein GAN]
本文來自 Wasserstein GAN ，時間線為 年 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。 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 P theta theta in R d ，然后基於樣本最大似然：如果當前有真實樣本 x i i m ，那么是問題轉 ...
2019-02-12 18:00 0 886 推薦指數：
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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 2. Conditional GAN 圖2.1 CGAN的目標函數 圖2.2 CGAN ...