Ian J. Goodfellow等人於 年在論文Generative Adversarial Nets中提出了一個通過對抗過程估計生成模型的新框架。框架中同時訓練兩個模型:一個生成模型 generativemodel G,用來捕獲數據分布 一個判別模型 discriminative model D,用來估計樣本來自於訓練數據的概率。G的訓練過程是將D錯誤的概率最大化。可以證明在任意函數G和D的空 ...
2020-03-24 17:16 0 997 推薦指數:
先放結果 這是通過GAN迭代訓練30W次,耗時3小時生成的手寫字圖片效果,大部分的還是能看出來是數字的。 實現原理 簡單說下原理,生成對抗網絡需要訓練兩個任務,一個叫生成器,一個叫判別器,如字面意思,一個負責生成圖片,一個負責判別圖片,生成器不斷生成新的圖片,然后判別器去判斷哪兒哪兒不行 ...
深度卷積生成對抗網絡(DCGAN) ---- 生成 MNIST 手寫圖片 1、基本原理 生成對抗網絡(GAN)由2個重要的部分構成: 生成器(Generator):通過機器生成數據(大部分情況下是圖像),目的是“騙過”判別器 判別器(Discriminator):判斷這張圖像 ...
1.GAN的基本原理其實非常簡單,這里以生成圖片為例進行說明。假設我們有兩個網絡,G(Generator)和D(Discriminator)。正如它的名字所暗示的那樣,它們的功能分別是: G是一個生成圖片的網絡,它接收一個隨機的噪聲z,通過這個噪聲生成圖片,記做G(z)。 D ...
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 ...
用MXNet實現mnist的生成對抗網絡(GAN) 生成式對抗網絡(Generative Adversarial Network,簡稱GAN)由一個生成網絡與一個判別網絡組成。生成網絡從潛在空間(latent space)中隨機采樣作為輸入,其輸出結果需要盡量模仿訓練集中的真實樣本。判別網絡 ...
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 ...
《Generative Adversarial Nets》是 GAN 系列的鼻祖。在這里通過 PyTorch 實現 GAN ,並且用於手寫數字生成。 摘要: 我們提出了一個新的框架,通過對抗處理來評估生成模型。其中,我們同時訓練兩個 model :一個是生成模型 G,用於獲取數據分布;另一 ...