Generative Adversarial Nets (GAN) : GAN是一种训练生成模型的方法,包括两个互相对抗的模型:一个生成模型G用于拟合样本数据分布和一个判别模型D用于估计输入样本是来自于真实的训练数据还是生成模型G。 生成器通过映射函数把噪声映射到数据空间,而判别器的输出是一个标量,表示数据来自真实训练数据而非G的生成数据的概...
Conditional Generative Adversarial Nets 论文链接:https://arxiv.org/abs/1411.1784 1.简介 Conditional GAN 是在原始GAN之后一个比较早的改进版,虽然改动确实很简单,但是idea还是非常具有启发性。 2.核心思想 原始GAN的生成器G学到了数据的分布,生成出来的图片其实是随机的,也就是说这个G的生成过程处于一种没有指...
Generative Adversarial Nets(GAN Tensorflow) Generative Adversarial Nets(简称GAN)是一种非常流行的神经网络。 它最初是由Ian Goodfellow等人在NIPS 2014论文中介绍的。 这篇论文引发了很多关于神经网络对抗性训练的兴趣,论文的引用次数已接近2700+。 许多变形的GAN出现了:DCGAN,Sequence-GAN,LSTM-GAN等。在NIPS 2016...
Conditional Generative Adversarial Nets 0. Summary 本文在GAN基础上提出Conditional GAN,根据在标签前提下生成数据。并且利用在图像标注任务用到文本信息,即Multi-modal。 1. Motivation 初代的GAN的是unconditioned generative model,生成数据是不受控制的。现在希望模型在额外信息的条件下生成数据。 2. Method(s) 作者...
Conditional Generative Adversarial Nets arXiv 2014 本文是 GANs 的拓展,在产生 和 判别时,考虑到额外的条件 y,以进行更加“激烈”的对抗,从而达到更好的结果。 众所周知,GANs 是一个 minmax 的过程: 而本文通过引入 条件 y,从而将优化的目标函数变成了: ...
条件版本的generative adversarial nets,只需要简单的feedding数据y,希望能在生成器和判别器中都设置条件。 this model can generate MNIST digits conditioned on class labels. GAN网络可以作为训练生成模型的一种可选框架,可以避免很多棘手的概率计算的困难。对抗网络的优势在于永远都不需要马尔可夫链(Markov chains),...
具体内容详见:【论文复现】Generative Adversarial Nets(GAN基础理论) 2.1 算法来源 作者:Mehdi Mirza, Simon Osindero 摘要: Generative Adversarial Nets were recently introduced as a novel way to train generative models. In this work we introduce the conditional version of generative adversarial nets...
1. Conditional Generative Adversarial Nets arXiv:1411.1784 [cs.LG] tensorflow2代码:https://github.com/zhangkaihua88/ML_Paper 1.1. 摘要 在GAN的基础上引入标签y,同时使用在生成器和判别器中. 可以应用于多模态模型中。 1.2. 介绍 生成对抗网络
GAN (Generative Adversarial Nets) 能够通过隐变量zz来生成一些数据, 但是我们没有办法去控制, 因为隐变量zz是完全随机的. 这篇文章便很自然地提出了条件GAN,增加一个输入yy(比如类别标签)去控制输出. 比如在MNIST数据集上, 我们随机采样一个zz, 并给定...
CGAN论文翻译---Conditional Generative Adversarial Nets 条件式生成对抗网络 摘要 1 介绍 2 相关工作 2.1用于图像标记的多模态学习 3 条件式对抗网络