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 ...
概述GAN Generative Adversarial Network,生成對抗網絡 是一個網絡框架,它通常包括兩部分,生成器 generator 和判別器 discriminator 。生成器的作用是學習真實數據的分布 或者通俗地說就是學習真實數據的特征 ,然后自動地生成新的數據 所以GAN實際上是生成模型。判別器的工作是區分某個數據是真實數據,還是由生成器生成的數據。從生成器和判別器的定義 ...
2020-05-26 20:30 0 941 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 ...
GAN 原始GAN中判別器要最小化如下損失函數,盡可能把真實樣本分為正例,生成樣本分為負例: 其中是真實樣本分布,是由生成器產生的樣本分布。 第一個式子我們不看梯度符號的話即為判別器的損失函數,logD(xi)為判別器將真實數據判定為真實數據的概率,log(1-D(G(zi ...
Generative Adversarial Networks GAN框架 GAN框架是有兩個對象(discriminator,generator)的對抗游戲。generator是一個生成器,generator產生來自和訓練樣本一樣的分布的樣本 ...
Lim, Jong Chul Ye, Geometric GAN. 概 很有趣, GAN的訓練過 ...
https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=16 從之前講的basic gan延伸到unified framework,到WGAN 再到通過WGAN進行Generation和Transformation 復習一下GAN, 首先我們有一個目標 ...
GAN 的后序 目錄 GAN 的后序 參考資料 GAN存在的問題 1 在實際中,任何兩個manifolds都不會perfectly align. 2 JS散度的問題 改進1 LeastSquareGAN 改進2 WGAN ...
生成式對抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一種生成式模型,目前已經成為人工智能學界一個熱門的研究方向,著名學者Yann Lecun甚至將其稱為“過去十年間機器學習領域最讓人激動的點子"。GAN的基本思想 ...
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 ...