生成對抗網絡--Generative Adversarial Networks (GAN)
@ 目錄 一、簡介 二、原理 三、網絡結構 四、實例：自動生成數字0-9 五、訓練GAN的技巧 六、源碼 打賞 一、簡介 ●lan Goodfellow 2014年提出 ●非監督式學習任務 ●使用兩個深度神經網絡: Generator ...
原文：生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GAN）
生成對抗網絡 Generative Adversarial Networks, GAN 是一種深度學習模型，是近年來復雜分布上無監督學習最具前景的學習方法之一。 GAN 主要包括了兩個部分，即生成器 generator 與判別器 discriminator。生成器主要用來學習真實圖像分布從而讓自身生成的圖像更加真實，以騙過判別器。判別器則需要對接收的圖片進行真假判別。在整個過程中，生成器努力地讓 ...
2020-12-27 09:24 0 757 推薦指數：
相關推薦
生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GAN）初探
1. 從納什均衡（Nash equilibrium）說起 我們先來看看納什均衡的經濟學定義： 所謂納什均衡，指的是參與人的這樣一種策略組合，在該策略組合上，任何參與人單獨改變策略 ...
生成對抗網絡 Generative Adversarial Networks
轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26499443 生成對抗網絡GAN是由蒙特利爾大學Ian Goodfellow教授和他的學生在2014年提出的機器學習架構。 要全面理解生成對抗網絡，首先要理解的概念是監督式學習和非監督式學習。監督式學習是指基於大量帶有 ...
生成對抗網絡GAN（Generative Adversarial Network）
生成對抗網絡GAN（Generative Adversarial Network） 2014年Szegedy在研究神經網絡的性質時，發現針對一個已經訓練好的分類模型，將訓練集中樣本做一些細微的改變會導致模型給出一個錯誤的分類結果，這種雖然發生擾動但是人眼可能識別不出來 ...
Generative Adversarial Nets(生成對抗網絡)
生成對抗網絡通過一個對抗步驟來估計生成模型，它同時訓練兩個模型：一個是獲取數據分布的生成模型$G$，一個是估計樣本來自訓練數據而不是$G$的概率的判別模型$D$。$G$的訓練步驟就是最大化$D$犯錯的概率。這個框架對應於一個二元極小極大博弈。在任意函數$G$和$D$的空間中，存在唯一解，$G ...
對抗生成網絡 Generative Adversarial Networks
1. Basic idea 基本任務：要得到一個generator，能夠模擬想要的數據分布。(一個低維向量到一個高維向量的映射） discriminator就像是一個score function。 如果想讓generator生成想要的目標數據，就把 ...
生成對抗網絡（GAN）
GAN的全稱是 Generative Adversarial Networks，中文名稱是生成對抗網絡。原始的GAN是一種無監督學習方法，巧妙的利用“博弈”的思想來學習生成式模型。 1 GAN的原理 GAN的基本原理很簡單，其由兩個網絡組成，一個是生成網絡G（Generator ...