GAN的前身——VAE模型 今天跟大家說一說VAE模型相關的原理,首先我們從判別模型和生成模型定義開始說起: 判別式模型:已知觀察變量X和隱含變量z,它對p(z|X)進行建模,它根據輸入的觀察變量X得到隱含變量z出現的可能性。 在圖像模型中,比如根據原始圖像推測圖像具備的一些性質 ...
原 三大深度學習生成模型:VAE GAN及其變種 年 月 日 : : csdn csdn AI 閱讀數 版權聲明:本文為博主原創文章,遵循 CC . by sa 版權協議,轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 本文鏈接: https: blog.csdn.net heyc article details 編者按:本書節選自圖書 深度學習輕松學 第十章部分內容,書中以輕松直白的語言,生動詳細地介紹了深 ...
2019-08-27 21:24 0 433 推薦指數:
GAN的前身——VAE模型 今天跟大家說一說VAE模型相關的原理,首先我們從判別模型和生成模型定義開始說起: 判別式模型:已知觀察變量X和隱含變量z,它對p(z|X)進行建模,它根據輸入的觀察變量X得到隱含變量z出現的可能性。 在圖像模型中,比如根據原始圖像推測圖像具備的一些性質 ...
經典算法·GAN與VAE Generative Adversarial Networks 及其變體 生成對抗網絡是近幾年最為經典的生成模型的代表工作,Goodfellow的經典工作。通過兩個神經網絡結構之間的最大最小的博弈游戲然后生成模型。下面是原始GAN與一些GAN的變體 ...
轉自:http://ju.outofmemory.cn/entry/316660 感謝分享~ DSSM這篇paper發表在cikm2013,短小但是精煉,值得記錄一下 ps:后來跟了幾 ...
一、引入 最開始知道生成模型和判別模型,是在李航的統計學習方法里,當時的理解是:生成模型,就是同時考慮了X和Y的隨機性,也就是說二者都是隨機變量;判別模型,就是只考慮了Y的隨機性,而X並不是個隨機變量,即使X存在於條件中,但是並沒有p(x)這種說法。當時同時也知道了,朴素貝葉斯和隱馬爾可夫都是 ...
概率 高斯分布 高斯分布(Gaussian Distribution) 又叫正態分布(Normal Distribution), 記作\(N(μ,σ^2)\),概率密度和為 1。 \[P ...
VAE 與 GAN 的關系 VAE(Variational Auto-Encoder)和 GAN(Ganerative Adversarial Networks)都是生成模型(Generative model)。所謂生成模型,即能生成樣本的模型。我們可以將訓練集中的數據點看作是某個隨機分布抽樣 ...
生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks,GANs),由2014年還在蒙特利爾讀博士的Ian Goodfellow引入深度學習領域。2016年,GANs熱潮席卷AI領域頂級會議,從ICLR到NIPS,大量高質量論文被發表和探討。Yann LeCun曾評價 ...
一、前述 GAN,生成對抗網絡,在2016年基本火爆深度學習,所有有必要學習一下。生成對抗網絡直觀的應用可以幫我們生成數據,圖片。 二、具體 1、生活案例 比如假設真錢 r 壞人定義為G 我們通過 G 給定一個噪音X 通過學習一組參數w 生成一個G(x),轉換成一個真實的分布 ...