生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GAN)是近年来人工智能领域的一个重要突破。由Ian Goodfellow等人在2014年提出,GAN利用两个神经网络——生成器(Generator)和判别器(Discriminator)之间的对抗性训练,实现了对复杂数据的生成和模拟。本文将深入探讨GAN的基本概念、生成器与判别器的工作机制,以及GAN的应用和...
创新能力:GAN的生成能力使其在设计、艺术和创造性任务中具有潜在的用途。 二、理论基础 2.1 生成对抗网络的工作原理 生成对抗网络(GAN)由两个核心部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),它们共同工作以达到特定的目标。 2.1.1 生成器 生成器负责从一定的随机分布(如正态分布)中抽取随机噪声,并通过一系...
生成对抗网络,英文是Generative Adversarial Networks,简称GAN。 GAN是一种无监督的深度学习模型,于2014年首次被提出。 该算法通过竞争学习的方式生成新的、且与原始数据集相似的数据。 这些生成的图像和原始的真实图像相差无几。 使用生成对抗网络生成数据的成本很低,生成结果可以直接应用在各个领域。 例如,游戏、电影...
3. GAN模式崩溃原因 模式崩溃是指生成器(Generator)只能产生有限的几种样本,而不是覆盖整个目标数据分布。 具体原因: GAN采用的是对抗训练的方式,G的梯度更新来自D,所以G生成的好不好,得看D怎么说。具体就是G生成一个样本,交给D去评判,D会输出生成的假样本是真样本的概率(0-1),相当于告诉G生成的样本有多大...
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...
本文将从GAN的本质、GAN的原理、GAN架构改进三个方面,带您一文搞懂生成对抗网络Generative Adversarial Networks|GAN。 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...
生成对抗网络(Generative Adversarial Nets 简写GAN)是最近几年很热门的一种无监督算法,他能生成出非常逼真的照片,图像甚至视频。它由2个重要的部分构成: 生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是“骗过”判别器; 判别器(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器...
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...
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...