生成對抗網絡GAN(Generative Adversarial Network) 2014年Szegedy在研究神經網絡的性質時,發現針對一個已經訓練好的分類模型,將訓練集中樣本做一些細微的改變會導致模型給出一個錯誤的分類結果,這種雖然發生擾動但是人眼可能識別不出來 ...
Stock Market Prediction Based on Generative Adversarial Network Department of Computer Science and Technology, Ocean University of China, Qingdao, , China 最近看的一篇關於生成對抗網絡在股票市場預測中的運用的文獻,是由中國海洋大學的kangzh ...
2019-04-19 15:11 0 829 推薦指數:
生成對抗網絡GAN(Generative Adversarial Network) 2014年Szegedy在研究神經網絡的性質時,發現針對一個已經訓練好的分類模型,將訓練集中樣本做一些細微的改變會導致模型給出一個錯誤的分類結果,這種雖然發生擾動但是人眼可能識別不出來 ...
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 ...
轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26499443 生成對抗網絡GAN是由蒙特利爾大學Ian Goodfellow教授和他的學生在2014年提出的機器學習架構。 要全面理解生成對抗網絡,首先要理解的概念是監督式學習和非監督式學習。監督式學習是指基於大量帶有 ...
@ 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方法 ...
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 ...
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 ...