梯度彌散梯度爆炸，Lstm，對抗生成網絡GAN
梯度彌散和梯度爆炸 rnn在向w求梯度的過程中，有一項Whh的k次方。這一項會出現問題。Whh>1會趨向無窮，梯度非常非常大（梯度爆炸）。Whh<1會趨向0,梯度非常非常小（梯度彌散）。到一定的值時梯度劇烈變化。 梯度爆炸的解決辦法 設定閾值，當梯度大於某個數的時候，所取 ...
原文：對抗生成網絡（GAN）中損失函數的理解
對抗生成網絡 GAN 中損失函數的理解 最近開始接觸對抗生產網絡，目地是用GAN生成一些假樣本，去解決樣本不平衡的問題。 看了兩天GAN的代碼，沒有太多特別的地方，因為之前看論文的時候就已經知道大體的結構。但是唯一沒有搞清除的就是：生成器和判別器的損失函數，以及損失函數是怎么向后傳播，去更新權重的。 簡述一些GAN的訓練過程： 先定義一個標簽：valid ，fake 。當然這兩個值的維度是按照數據 ...
2022-01-07 15:55 0 3147 推薦指數：
相關推薦
對抗生成網絡
對抗生成網絡GAN（Generative Adversarial Networks）是由蒙特利爾大學Ian Goodfellow在2014年提出的機器學習架構，與之前介紹的神經網絡不同，GAN最初是作為一種無監督的機器學習模型，對抗生成網絡的變體也有很多，如GAN、DCGAN、CGAN、ACGAN ...
理解GAN對抗神經網絡的損失函數和訓練過程
GAN最不好理解的就是Loss函數的定義和訓練過程，這里用一段代碼來輔助理解，就能明白到底是怎么回事。其實GAN的損失函數並沒有特殊之處，就是常用的binary_crossentropy，關鍵在於訓練過程中存在兩個神經網絡和兩個損失函數。 這里generator並不 ...
生成對抗式網絡 GAN的理解
轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059，感謝分享 生成式對抗網絡（GAN）是近年來大熱的深度學習模型。最近正好有空看了這方面的一些論文，跑了一個GAN的代碼，於是寫了這篇文章來介紹一下GAN。本文主要分為三個部分： 介紹原始的GAN的原理 ...
詳細理解 GAN（生成對抗網絡）
0. 引言 GANs, 全稱 Generative Adversarial Networks, 即生成對抗網絡。 Yann LeCun 曾將 GANs 評價為 “過去 10 年在機器學習領域最有趣的想法”。 行業大牛的高度評價是對 GANs 最好的廣告。 自從 2014年 Ian ...
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 ...
生成對抗網絡 - GAN
GAN 簡介 GAN，Generative Adversarial Networks，生成對抗網絡； GAN 被認為是 AI 領域 最有趣的 idea，一句話，歷史地位很高，很火； GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出來的，當時的 G 神還只是個蒙特利爾大學的博士生 ...