解讀生成對抗網絡（GAN） 之U-GAN-IT
Unsupervised Generative Attentionnal Networks with Adapter Layer-In（U-GAN-IT） 從字面我們可以理解為無監督生成對抗網絡和適配層的結合 論文實現： 論文實現了無監督圖像的翻譯問題，當兩個圖像之間兩個圖像 ...
原文：AI佳作解讀系列(六) － 生成對抗網絡（GAN）綜述精華
注：本文來自機器之心的PaperWeekly系列：萬字綜述之生成對抗網絡 GAN ，如有侵權，請聯系刪除，謝謝 前陣子學習 GAN 的過程發現現在的 GAN 綜述文章大都是 年 Ian Goodfellow 或者自動化所王飛躍老師那篇。可是在深度學習，GAN領域，其進展都是以月來計算的，感覺那兩篇綜述有些老了。最近發現有一篇最新的 GAN 綜述論文 How Generative Adversari ...
2019-05-28 15:11 0 1477 推薦指數：
相關推薦
生成對抗網絡（GAN）系列（二）——GAN存在的問題
生成網絡的優化目標 the -logD alternative 稱生成器的目標函數： \[\mathop{min}_{\theta } \mathbb{E}_{\boldsymbol z \sim p(\boldsymbol z)}\left [ log(1 - D \left (G ...
生成對抗網絡（GAN）系列（一）—— regular GAN
生成式模型的作用 密度估計 給定一組數據\(D=\left \{ x^{n} \right \}^{N}_{n=1}\)，假設它們都是獨立地從相同的概率密度函數為\(p_{r}(x)\)的未知分布中產生的。密度估計是根據數據集\(D\)來估計其概率密度函數\(p_{\theta}(x ...
生成對抗網絡（GAN）
GAN的全稱是 Generative Adversarial Networks，中文名稱是生成對抗網絡。原始的GAN是一種無監督學習方法，巧妙的利用“博弈”的思想來學習生成式模型。 1 GAN的原理 GAN的基本原理很簡單，其由兩個網絡組成，一個是生成網絡G（Generator ...
生成對抗網絡 - GAN
GAN 簡介 GAN，Generative Adversarial Networks，生成對抗網絡； GAN 被認為是 AI 領域 最有趣的 idea，一句話，歷史地位很高，很火； GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出來的，當時的 G 神還只是個蒙特利爾大學的博士生 ...
生成對抗式網絡 GAN的理解
轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059，感謝分享 生成式對抗網絡（GAN）是近年來大熱的深度學習模型。最近正好有空看了這方面的一些論文，跑了一個GAN的代碼，於是寫了這篇文章來介紹一下GAN。本文主要分為三個部分： 介紹原始的GAN的原理 ...
原始的生成對抗網絡GAN
論文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 1、簡介： GAN的兩個模型 判別模型：就是圖中右半部分的網絡，直觀來看就是一個簡單的神經網絡結構，輸入就是一副圖像，輸出就是一個概率值，用於判斷真假使用（概率值大於0.5那就是真，小於0.5 ...
生成對抗網絡GAN詳細推導
轉自：https://blog.csdn.net/ch18328071580/article/details/96690016 概述 1、什么是GAN？ 生成對抗網絡簡稱GAN，是由兩個網絡組成的，一個生成器網絡和一個判別器網絡。這兩個網絡可以是神經網絡（從卷積神經網絡、循環神經網絡到自編 ...