DCGANs的成功应用使得GAN在计算机视觉领域得到了广泛应用,并吸引了更多研究人员的关注。 在接下来的几年中,GAN技术不断得到完善和扩展。例如,在2017年,研究人员提出了Conditional GANs(CGANs),该技术可以根据给定的条件生成特定类型的图像。 2018年,研究人员在GAN模型中引入了自注意力机制,从而提高了图像生成的质量。同...
生成对抗式网络 GAN及其衍生CGAN、DCGAN、WGAN、LSGAN、BEGAN等原理介绍、应用介绍及简单Tensorflow实现,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
(再从直观的角度想一下,假如我们在原始GAN模型中,对D训练次数过多,就会导致正负样本被准确分类,D的曲线自然也就成为一个一端很高,一端很低,其他地方都是0的东西,自然也是不满足Lipschitz条件。) WGAN的距离函数的思路被后来绝大部分GAN模型借鉴,大大减少了超参调节的压力,解决了由于JS梯度导致的梯度消失问题。 W...
GAN是最大似然方法一个有吸引力和优势的alternative。这种基于最大似然法的生成模型用GAN是非常好的方案,无需启发式损失函数。 但是GAN有一个问题就是其不稳定的特性。unstable,生成器产出无意义的输出。 而用CNN扩展GAN目前也遇到了一些困难。但是DCGAN在一定程度上可以解决这个问题。 核心方法: (1)使用全卷积网络(...
GAN(生成对抗网络)已经彻底革新了机器学习领域,使计算机能够生成极为逼真的数据,如图像、音乐,甚至是文本。 GAN是一类旨在生成逼真数据的机器学习模型。无论是制作栩栩如生的图像、编写引人入胜的音乐,还是生成令人信服的文本,GAN都有着惊人的能力,仿佛具有模拟人类创造力。
GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布,用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同,使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成模型(Generative model),用来生成样本;另一个是判别模型(Discriminative model),产生判断样本是真实而不是来自...
生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GAN)是一种深度学习模型,由生成器和判别器两部分组成;该模型通过对抗训练的方式,使生成器逐渐学习到真实数据的分布,从而能够生成出逼真的新数据。 在图像生成领域,GAN已经成为了一种非常流行的技术。 具体来说,GAN中的生成器负责生成新的图像,它的输入是一些随机噪...
生成式对抗网络(Generative adversarial network, GAN)自Ian Goodfellow[1]等人提出后,就越来越受到学术界和工业界的重视。而随着GAN在理论与模型上的高速发展,它在计算机视觉、自然语言处理、人机交互等领域有着越来越深入的应用,并不断向着其它领域继续延伸。因此,本文将对GAN的理论与其应用做一个总结与介绍。
生成对抗网络(GAN)是训练模型的新思想,生成器和鉴别器相互对抗以提高生成质量。最近,GAN在图像生成方面取得了惊人的成果,并在此基础上迸发了大量新的思想,技术和应用。虽然只有少数成功的案例,但GAN在文本和语音领域具有很大的潜力,以克服传统方法的局限性。
一、GAN的思想 生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)是Goodfellow 等在2014 年提出的一种生成式模型。GAN 的核心思想来源于博弈论的纳什均衡。它设定参与游戏双方分别为一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator), 生成器捕捉真实数据样本的潜在分布, 并生成新的数据样本; 判别器是一个二分类器...