1.GAN GAN:Generative Adversarial Nets,NIPS2014,论文链接 思路动机 GAN网络能够解决一些问题: 1)使用了非监督学习框架。生成器生成更真实的样本,而判别器则不断提升区分真实样本和生成样本的能力,这种对抗性训练促使两者不断提升性能 2)在一些应用场景中,如图像补全等,直接定义损失函数可能非常困难。GAN网络通过引入...
GAN是由两部分组成的,第一部分是生成,第二部分是对抗。简单来说,就是有一个生成网络G和一个判别网络D,通过训练让两个网络相互竞争,生成网络G接受一个随机噪声z来生成假的数据G(z),对抗网络D通过判别器去判别真伪概率,最后希望生成器G生成的数据能够以假乱真。在最理想的状态下,D(G(z)) = 0.5。 以上原理...
在原始的GAN表达式中,GAN缺乏将给定的观察数据映射到隐空间中的向量的方法(即推理机制)。随着GAN的发展,目前已经提出了几种技术来反演预先训练的GAN的生成器。对抗推理网络(ALI)和双向GAN(BiGAN)提供了简单而有效的扩展,这两种模型都引入了一个推理模型,使用判别器对隐空间编码...
生成对抗网络GAN:隐变量的具体分布未知,无法生成想要的图像;训练不稳定、容易模式崩溃 GAN原理 判别器:条件概率p(y|x);生成器:联合概率p(x, y) p(y|x)=p(x,y)/p(x),在得知训练数据的概率分布p(x)的情况下,就可以得到相应的条件分布,因此生成模型不仅可以用于图像生成,还可以和判别模型一样用于图像分类...
导语: 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。自2014年GAN网络提出以来,其在Computer Vision(计算机视觉)领域获得了广泛的关注,但GAN网络在其他领域的应用相对较少。将GAN网络的思想应用在图网络(network)特征表达是近一年新兴的课题,...
生成对抗网络自从提出以来,研究者们已经提出了许多不同的架构和变体,以解决原始GAN存在的一些问题,或者更好地适用于特定应用。 2.3.1 DCGAN(深度卷积生成对抗网络) DCGAN是使用卷积层的GAN变体,特别适用于图像生成任务。 特点:使用批量归一化,LeakyReLU激活函数,无全连接层等。
深度学习生成对抗网络(GAN)全解析 生成对抗网络(GANs,https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network)是一类具有基于网络本身即可以生成数据能力的神经网络结构。由于GANs的强大能力,在深度学习领域里对它们的研究是一个非常热门的话题。在过去很短的几年里,它们已经从产生模糊数字成长到创造如真实人像般...
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...
三:一些具体的GAN结构 1.循环一致性 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。