目錄 1,WGAN 1.1,從GAN到WGAN,最核心的有這么幾點: 1.2,相較於GAN,WGAN做了以下改進 2,WGAN-GP 2.1,WGAN直接對權重的值進行約束的方式存在兩個問題 2.2,改進 ...
一 原始GAN的理論分析 . 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 。生成器的目的就是根據 z 生成 G z sim P r ,而鑒別器則盡量區分出來 G z 與 x r 的不同。生成器和鑒別器采用生成對抗的方式不斷優化,最終能通過生 ...
2021-07-16 22:19 0 177 推薦指數:
目錄 1,WGAN 1.1,從GAN到WGAN,最核心的有這么幾點: 1.2,相較於GAN,WGAN做了以下改進 2,WGAN-GP 2.1,WGAN直接對權重的值進行約束的方式存在兩個問題 2.2,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(0~1); 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 ...
先來梳理一下我們之前所寫的代碼,原始的生成對抗網絡,所要優化的目標函數為: 此目標函數可以分為兩部分來看: ①固定生成器 G,優化判別器 D, 則上式可以寫成如下形式: 可以轉化為 ...
DCGAN網絡的結構: 代碼包括: 數據: GAN: 訓練: 沒有結果,代碼沒有報錯,個人認為還是受機器的限制; WGAN-GP: 訓練代碼: 同樣沒有結果,后面有條件再試一試; 這一部分對算法 ...
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 ...
GAN回顧 Martin 稱這個loss為original cost function(參見[1] 2.2.1章節),而實際操作中采用的loss為the –log D cost(參見[1] 2.2.2章節)。 GAN存在的問題:初探 ...
圖文詳解WGAN及其變體WGAN-GP並利用Tensorflow2實現WGAN與WGAN-GP 構建WGAN(Wasserstein GAN) Wasserstein loss介紹 ...