從GAN到WGAN的來龍去脈
一、原始GAN的理論分析 1.1 數學描述 其實GAN的原理很好理解，網絡結構主要包含生成器 (generator) 和鑒別器 (discriminator) ，數據主要包括目標樣本 \(x_r \sim P_{r}\), 隨機輸入樣本 \(z \sim P_{z}\) 。生成器的目的 ...
原文：GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN 演變與改進
GAN 生成網絡接收一個隨機噪聲，生成逼真圖像 判別網絡接收一個圖像，生成該圖像是真實的概率 GAN網絡中存在兩個不同的網絡，訓練方式采用的是對抗訓練方式，其中G的梯度更新信息來自於判別器D，而不是來自數據樣本。 GAN不適合處理離散形式的數據，比如文本。 使用JS散度作為距離公式 DCGAN DCGAN deep convolutional generative adversarial netw ...
2020-09-25 15:32 0 835 推薦指數：
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