判别器的任务是区分真实数据和生成数据,而生成器的任务是尽量骗过判别器。 GAN 的训练目标是让生成器生成的数据分布 ( P_g ) 无限接近于真实数据分布 ( P_r )。 举个例子 假设我们用 GAN 来生成“假钞”: 生成器 G:是一个“造假者”,它尝试生成看起来像真的钞票。 判别器 D:是一个“验钞机”,它试图...
GAN(生产对抗网络,Generative Adversarial Nets)的思想是是一种二人零和博弈思想(two-player game),指参与博弈的各方,在严格竞争下,一方的收益必然意味着另一方的损失,博弈各方的收益和损失相加总和永远为“零”,双方不存在合作的可能。例如:零和游戏的原理如下:两人对弈,总会有一个赢,一个输,如果把获胜计算为得1...
可视化和分析 GAN 的各个方面,更好地理解其背后原理 本文代码地址见文末。 GAN 工作原理 GAN 的基本理念其实非常简单,其核心由两个目标互相冲突的神经网络组成,这两个网络会以越来越复杂的方法来“蒙骗”对方。这种情况可以理解为博弈论中的极大极小博弈树。 我们以一个伪造货币的例子形象地解释 GAN 的工作原理。
通过生成数据并尝试欺骗判别器,来提高生成器的生成能力。 目标函数 GAN的目标函数反映了生成器和判别器之间的对抗性质。理想状态下,生成器生成的数据无法被判别器区分。这可以通过以下目标函数来描述: minGmaxDV(D,G)=Ex∼pdata(x)[logD(x)]+Ez∼pz(z)[log(1−D(G(z)))] 其中: V(D,G) 是判别...
生成对抗网络GAN的目标函数 一、前言 GAN可以说是最近10年来深度学习领域最为突出的创新,GAN是深度学习和博弈论相结合的产物,GAN的诞生,在生成领域引发了一些列的创新和应用。 二、博弈论原理 二人零和博弈思想(Two-player Game)。零和博弈指的是参与博弈的各方,在严格竞争下,一方的收益必然意味着另一方的损失,...
1、前言本文将讲近些年来挺火的一个生成模型 \boxed{\mathbf{GAN生成对抗网络}},其特殊的思路解法实在让人啧啧称奇。视频: 【生成对抗网络GAN原理解析-哔哩哔哩】2、原理2.1、GAN的运行机理在传统的生成模型中,…
2.GAN原理解析 首先,什么是GAN? GANs(Generativeadversarial networks,对抗式生成网络)可以把这三个单词拆分理解。 Generative:生成式模型 Adversarial:采取对抗的策略 Networks:网络(不一定是深度学习) 正如shunliz大佬总结: GANs是一类生成模型,从字面意思不难猜到它会涉及两个“对手”,一个称为Generator(生成者),一...
4.1 GAN的代表性变体 4.1.1 InfoGAN 它的原理很简单,在info GAN里面,把输入向量z分成两部分,c 和 z’。c可以理解为可解释的隐变量,而z可以理解为不可压缩的噪声。希望通过约束c与output的关系,使得c的维度对应output的语义特征,以手写数字为例,比如笔画粗细,倾斜度等。为了引入c,作者通过互信息的方式来...
GAN的目标函数 GAN的目标函数如下:V(D,G)=Ex∼Pdata[logD(x)]+Ez∼Pz[log(1−D(G(z)))] 其中,D 为Discriminator的模型函数,G 为Generator的模型函数,随机变量x 服从原来正确的数据集的分布Pdata ,随机变量(这里可能是高维随机变量,取决于模型具体实现)z 服从分布Pz (生成噪音),E 代表期望。 GAN...
比如在图像翻译,图像修复,超分辨当中,生成器会加入目标图像作为监督信息。EBGAN 则把 GAN 的判别器作为一个能量函数,在判别器中加入重构误差。CGAN 则使用类别标签信息作为监督信息。 其他常见生成式模型 自回归模型:pixelRNN与pixelCNN 自回归模型通过对图像数据的概率分布 Pdata(x) 进行显式建模,并利用极大似然...