对于GAN 判别器函数 D 和生成函数 G 建模为神经网络,其中具体 GAN 的模型如下图所示,GAN 网络实际上包含了 2 个网络,一个是生成网络 G 用于生成假样本,另一个是判别网络 D 用于判别样本的真假,并且为了引入对抗损失,通过对抗训练的方式让生成器能够生成高质量的图片。 具体的,对抗学习可以通过判别函数和生成函...
在原生的GAN中,生成器和判别器都是多层感知器,后面的衍生版本才会有以CNN为框架的网络。 重要的细节 这里用偏数学的语言解释一下网络的整体思路。 G(z; Θ_g)代表生成器(一个多层感知器),其中z是输入的随机噪声,theta是多层感知器的权重,这个生成器的多层感知器可以看做一个可导的函数,theta是系数,z是输入,...
生成对抗网络原始论文重点解读 原文:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 一、GAN基础 “D和G的训练是关于值函数V(G, D)的极小极大化的二人博弈问题”。 minGmaxDV(D,G)=Epdata(x)[log(D(x))]+Epz(z)[log(1−D(G(z)))]…(1)(9)(9)minGmaxDV... ...
一、原理部分GenerativeAdversarialNetworks(GAN):生成对抗网络。 2014年Ian J. Goodfellow等人在论文《Generative... sliced bread”。 1.1举例解释论文中举了一个很通俗的例子——假币与真币的例子。 造假币的团伙相当于生成器,他们想通过伪造金钱来骗过银行,使得假币能够 ...
生成对抗网络,又名GAN(Generative adversarial network)。在2014年,被还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow提出来的。主要用于图像生成、图像修复、风格迁移、艺术图像创造等任务。本文主要介绍下GAN的主要原理及代码实现。 一、主要架构 如下图所示,一个生成对抗网络包含两个基础网络:生成器(generator,简写为G,也被称为生...
2.渐进增强式生成对抗网络 3.文本转图像 后记 前言 最近几天,入坑了生成对抗网络(GAN),主要是研读了缪茂文 潘志宏著写的《深入浅出GAN生成对抗网络原理剖析与Tensorflow实践》,这里把GAN一些基础的,必要的东西梳理一下。 一:什么是生成对抗网络(GAN)
BiGAN相较于GAN更多的是结构上的改进,除了标准GAN框架中的生成器G,BiGAN还新增了一个编码器E 结构 整个结构包括三部分:Encode网络(编码器E),G网络(生成器G),D网络(判别器D) Encode网络,提取原始图片的隐变量 G网络,将噪声生成图片 D网络,判断这个数据对(原始图片和隐变量 生成图片和噪声)是来自编码器E还是...
生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN。 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) ...
AI课代表的笔记:这个视频讲解了GAN生成对抗网络的原理、论文解读和代码实现。课程内容包括选择经典论文和项目进行讲解,深入到每个细节和网络架构,教授如何在代码层面实现模型和应用。视频展示了项目的效果,包括风格转换、人脸合成、声音转换、超分辨率重构和图像修复。这个视频提供了丰富的项目和数据集,并以通俗易懂的方式...
GAN(生成对抗网络,Generative Adversarial Networks) 的产生来源于一个灵机一动的想法:What I cannot create, I do not understand.(那些我所不能创造的,我也没有真正地理解它。)。 类似的,如果深度学习不能创造图片,那么它也没有真正地理解图片。那段时间深度学习已经开始在各类计算机视觉领域中达到了一个较高的...