@ 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 ...
論文信息 論文標題:Generative Adversarial Networks論文作者:Ian J. Goodfellow, Jean Pouget Abadie ......論文來源: , NIPS論文地址:download論文代碼:download Introduction 本文提出 GAN 框架, 通過一個對抗來估計生成模型。該框架同時訓練兩個模型: 生成模型 Generative mo ...
2022-02-03 17:15 2 1515 推薦指數:
@ 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 ...
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 ...
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 ...
https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=15 前面說了auto-encoder,VAE可以用於生成 VAE的問題, AE的訓練是讓輸入輸出盡 ...
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言:本文將產生式對抗網絡(GAN)拓展到半監督學習,通過強制判別器來輸出類別標簽。我們在一個數據集上訓練一個產生式模型 G 以及 一個判別器 D,輸入 ...
Abstract 在這篇論文中,我們提出了自注意生成對抗網絡(SAGAN),它是用於圖像生成任務的允許注意力驅動的、長距離依賴的建模。傳統的卷積GANs只根據低分辨率圖上的空間局部點生成高分辨率細節。在SAGAN中,可以使 ...
本文來自《Wasserstein GAN》,時間線為2017年1月,本文可以算得上是GAN發展的一個里程碑文獻了,其解決了以往GAN訓練困難,結果不穩定等問題。 1 引言 本文主要思考的是半監督學習。當我們說學習概率分布,典型的思維是學習一個概率密度。這通常是通過定義一個概率密度的參數化族 ...
0.背景 Tim Salimans等人認為之前的GANs雖然可以生成很好的樣本,然而訓練GAN本質是找到一個基於連續的,高維參數空間上的非凸游戲上的納什平衡。然而不幸的是,尋找納什平衡是一個十分困難的問題。在現有的針對特定場景算法中,GAN的實現通常是使用梯度下降的方法去訓練GAN網絡的目標 ...