原文:A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications

Introduction GANs由兩個模型組成:生成器和鑒別器。生成器試圖捕獲真實示例的分布,以便生成新的數據樣本。鑒別器通常是一個二值分類器,盡可能准確地將生成樣本與真實樣本區分開來。GANs的優化問題是一個極大極小優化問題。優化終止於相對於生成器的最小值和相對於鑒別器的最大值的鞍點。 . Generative algorithms 生成算法可分為兩類:顯式密度模型和隱式密度模型。 . , ...

2020-04-05 08:58 0 773 推薦指數:

查看詳情

Generative Adversarial Nets[Theory&MSE]

本文來自《deep multi-scale video prediction beyond mean square error》,時間線為2015年11月,LeCun等人的作品。 從一個視頻序列中 ...

Thu Dec 27 20:36:00 CST 2018 0 788
論文解讀(GAN)《Generative Adversarial Networks

論文信息 論文標題:Generative Adversarial Networks論文作者:Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie ......論文來源:2014, NIPS論文地址:download 論文代碼:download ...

Fri Feb 04 01:15:00 CST 2022 2 1515
生成對抗網絡 Generative Adversarial Networks

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。 ...

Thu Jun 22 05:15:00 CST 2017 0 3780
對抗生成網絡 Generative Adversarial Networks

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 f ...

Wed Aug 28 07:27:00 CST 2019 0 1864
生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks,GAN)初探

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 ...

Thu Oct 31 19:18:00 CST 2019 0 1592
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM