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 ...
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:
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 ...
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 ...
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。 ...
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 ...
@ 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 Goodf ...
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. 論文簡介 ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks為ECCV 2018 workshop文章,該方法在PIRM2018-SR比賽(PIRM2018-SR Challenge)中取得第一名,本論文提出 ...
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 ...