GAN和CGAN——生成式對抗網絡和條件生成式對抗網絡
GAN的定義 GAN是一個評估和學習生成模型的框架。生成模型的目標是學習到輸入樣本的分布，用來生成樣本。GAN和傳統的生成模型不同，使用兩個內置模型以“對抗”的方式來使學習分布不斷接近輸入樣本分布。兩個模型一個是生成模型（Generative model），用來生成樣本；另一個是判別模型 ...
原文：CGAN-條件生成對抗網絡
CGAN是最基礎的GAN模型之一，全稱conditional GAN，意為條件生成對抗網絡。 先說一下GAN和CGAN的區別，最基本的GAN判別器只能判別真假，但無法對生成數據進行控制，即如果有兩種以上類別的訓練數據，那么GAN的生成器無法指定生成的數據，判別器也無法對真數據 假標簽進行判別。為了解決上述問題，CGAN的生成器將噪聲和標簽一起作為輸入，判別器將生成對象，原對象和標簽一起作為輸入，同 ...
2020-09-11 10:09 0 1679 推薦指數：
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