GAN（一）
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 ...
原文：GAN和GAN的改進
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 D G zi 為判別器將生成器生成的虛假數據判定為真實數據的對立面即將虛假數據仍判定為虛假數據的概率。判別器就相當於警察，在鑒別真偽時，必須要 ...
2020-10-17 19:46 0 580 推薦指數：
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