把GAN的論文看完了, 也確實蠻厲害的懶得寫筆記了,轉一些較好的筆記,前面先貼一些 原論文里推理部分,進行備忘。 GAN的解釋 算法流程 GAN的理論推理 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...
常見的GAN網絡的相關原理及推導 在上一篇中我們給大家介紹了GAN的相關原理和推導,GAN是VAE的后一半,再加上一個鑒別網絡。這樣而導致了完全不同的訓練方式。 GAN,生成對抗網絡,主要有兩部分構成:生成器,判別器。 生成器網絡的主要工作是負責生成樣本數據,輸入的是高斯白噪聲z,輸出的是樣本數據向量x: 判別器網絡的主要工作是負責檢測樣本的數據增加,輸入真實或者生成的樣本數據,輸出樣本的標簽: ...
2020-05-13 22:13 0 884 推薦指數:
把GAN的論文看完了, 也確實蠻厲害的懶得寫筆記了,轉一些較好的筆記,前面先貼一些 原論文里推理部分,進行備忘。 GAN的解釋 算法流程 GAN的理論推理 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...
Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能詳的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在這兩年更是深度學習中最熱門的東西,仿佛什么東西都能由 GAN 做出來。我最近剛入門 GAN,看了些資料,做一些筆記。 可以參考另一篇,GAN原理 ...
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 ...
在一篇博客GAN網絡從入門教程(一)之GAN網絡介紹中,簡單的對GAN網絡進行了一些介紹,介紹了其是什么,然后大概的流程是什么。 在這篇博客中,主要是介紹其數學公式,以及其算法流程。當然數學公式只是簡單的介紹,並不會設計很復雜的公式推導。如果想詳細的了解GAN網絡的原理,推薦去看李宏毅老師的課程 ...
Normlization 為什么要進行 Normlization 防止深度神經網絡,每一層得參數更新會導致上層的輸入數據發生變化,通過層層疊加,高層的輸入分布變化會十分劇烈,這就使得高層需要不斷去重新適應底層的參數更新。為了訓好模型,我們需要非常謹慎地去設定學習率、初始化權重、以及盡可能細致 ...
G模型 總結 參考 如果說最經常被用來處理圖像的網絡 ...
最近一直在看GAN,我一直認為只有把博客看了一遍,然后再敲一遍。這樣才會有深刻的感悟。 GAN(生成式對抗網絡)(GAN, Generative Adversarial Networks )是一種深度學習模型,分布在無監督學習上。 分成兩個模塊:生成模型(Generative Model ...
轉自機器之心整理的,來自Goodfellow 在 NIPS 2016 的演講和台大李弘毅的解釋,完成原 GAN 的推導、證明與實現。 本文主要分四部分,第一部分描述 GAN 的直觀概念,第二部分描述概念與優化的形式化表達,第三部分將對 GAN 進行詳細的理論推導與分析,最后我們將實現前面的理論 ...