GAN(Generative Adversarial Networks)是一种生成对抗网络,由生成网络(Generator)和判别网络(Discriminator)组成。生成网络是一个用于生成新样本的神经网络,从潜在空间中随机采样生成新样本。判别网络则是一个分类器,用于区分生成的样本和真实数据。两个网络相互对抗,训练过程中最终的目标是生成接近真实数据的样本。
DCGAN的创始论文《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》(基于深层卷积生成对抗网络的无监督表示学习)发表于2015年,文章在GAN的基础之上提出了全新的DCGAN架构,该网络在训练过程中状态稳定,并可以有效实现高质量的图片生成及相关的生成模型应用。由于其具有非常强的实用...
生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中,并不要求 G 和 D 都是神经网络,只需要是能...
生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)是由古德费洛等人提出的一种深度学习生成式模型。GAN在结构上受博弈论中的二人零和博弈(即二人的利益之和为零,一方的所得正是另一方的所失)的启发,系统由一个生成器和一个判别器构成。生成器捕捉真实数据样本的潜在分布,并...
Generative Adversarial Networks 什么是对抗网络 在射雕英雄传中,老顽童周伯通被困在桃花岛,闲的无聊,自创了左右手互搏术,左手打右手,右手打左手,双手的武功不断精进,这就是对抗。 在现实世界里没有左右手互搏术,但在人工智能的世界里却有,这就是GAN,中文名字:生...
Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks[2]. Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala.ICLR 2016. 2.3 InfoGAN 在标准的GAN中,生成数据的来源一般是一段连续单一的噪声z,这样带来的一个问题是,生成器往往会将z高度耦合处理,我们无法通过控制z的某些维度来控制生成...
GAN(生成对抗网络,Generative Adversarial Network) 生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型架构,由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个神经网络组成。这两个网络之间进行博弈式训练。 生成器(Generator):生成器是一个神经网络模型,它接收一个随机噪声向量作为输入,并试图生成与训练数据相似的新数据样本。生成器...
生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Network) 2014年Szegedy在研究神经网络的性质时,发现针对一个已经训练好的分类模型,将训练集中样本做一些细微的改变会导致模型给出一个错误的分类结果,这种虽然发生扰动但是人眼可能识别不出来,并且会导致误分类的样本被称为对抗样本,他们利用这样的样本发明了对抗训练(adversarial tra...
一、GAN的本质 GAN架构:GAN(Generative Adversarial Networks,生成对抗网络)架构由两个主要组件构成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。这两个组件在训练过程中相互对抗,共同提升,最终目标是使生成器能够生成与真实数据难以区分的新数据。 GAN架构 一、生成器(Generator) ...