生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型,用来通过计算机生成数据,由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。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。生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一...
百度百科版本 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...
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...
近年来,深度学习在很多领域的都取得了突破性进展,但大家似乎发现了这样的一个现实,即深度学习取得突破性进展的工作基本都是判别模型相关的。2014年Goodfellow 等人启发自博弈论中的二人零和博弈,开创性地提出了生成对抗网络(GAN)。生成对抗网络包含一个生成模型和一个判别模型。其中,生成模型负责捕捉样本数据的分布...
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...
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型,用来通过计算机生成数据,由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。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。生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一...
深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks, DCGAN)是一个经典的深度生成模型。其主要优点有: (1)使用代步长的卷积(判别网络)和微步卷积(生成网络)代替池化操作,以免信息损失; (2)使用批量归一化; (3)去处全连接层,加快训练速度; ...
生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是一类神经网络,通过轮流训练判别器 (Discriminator) 和生成器 (Generator),令其相互对抗,来从复杂概率分布中采样,例如生成图片、文字、语音等。GAN 最初由 Ian Goodfellow 提出,原论文见 [1406.2661] Generative
DCGAN全称为Deep convolutional generative adversarial networks,即将深度学习中的卷积神经网络应用到了对抗神经网络中,这篇文章在工程领域内的意义及其大,解决了很多工程性的问题,再加上其源码的开放,将其推向了一个高峰。 这个模型为工业界具体使用CNN的对抗生成网络提供了非常完善的解决方案,并且生成的图片效果质量精细...