Generative Adversarial Nets 论文地址:https://arxiv.org/abs/1406.2661 GAN,顾名思义,生成对抗网络。网络由两部分组成,generative model G 和 discriminative model D ,整个网络的主要功能就是通过不断迭代,使得G网络的生成数据分布趋近于真实数据分布,最终达到D网络的判别概率趋近1/2。 由上式可以看出,G和D的训...
生成对抗神经网络(Generative Adversarial Nets,GAN)是一种深度学习的框架,它是通过一个相互对抗的过程来完成模型训练的。典型的GAN包含两个部分,一个是生成模型(Generative Model,简称G),另一个是判别模型(Discriminative Model,简称D)。生成模型负责生成与样本分布一致的数据,目标是欺骗判别模型,让判别模型认为生成的数...
等式的右边其实就是将等式左边的交叉商损失公式展开,并写成概率分布的期望形式。详细的推导请参见原论文Generative Adversarial Nets。 7.模型训练 GAN包含生成器G和判别器D两个网络,那么我们如何训练两个网络? 训练时先训练鉴别器D将真实图片打上真标签1和生成器G生成的假图片打上假标签0,一同组成batch送入判别器D...
三、InfoGAN(InformationMaximizing Generative Adversarial Nets) DCGAN已经能够生成足够逼真的图像了,但是它直接将噪声向量z作为G的输入,没有为z添加任何限制,导致我们根本不知道G主要用到了z的哪个维度来生成图片,即已经将z进行高度耦合处理,所以z的维度信息对于真实数据来说不具有语义特征,也就是说是不可解释的。 拿...
GAN网络系列之(一) --- Generative Adversarial Nets ---文末附代码 论文链接:https://arxiv.org/abs/1406.2661, 1.简述 作者提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架,在新框架中同时训练两个模型:一个用来捕获数据分布的生成模型G,和一个用来估计样本来自训练数据而不是G的概率的判别模型D,G的训练过程是...
GANs是由Ian Goodfellow(《深度学习》(花书)的作者)及其同事于2014年提出的一种生成模型,它的出现对图像生成、风格迁移、数据增强等任务产生了深远的影响。 GANs(Generative Adversarial Networks,生成对抗网络)是从对抗训练中估计一个生成模型,其由两个基础神经网络组成,即生成器神经网络G(Generator Neural Network) 和...
GAN : Generative Adversarial Nets 是米酱 来自专栏 · AIGC 目录 收起 0 引言 1 架构简述 2 符号约定 3 优化目标 4 分析 4.1 最优解 4.2 收敛性 5 代码 0 引言 大名鼎鼎的GAN生成式模型,在AIGC/CV领域可谓是开山之作。 论文主页arxiv.org/abs/1406.2661 1 架构简述 文章中提出使用一...
机器学习算法多数是用于解决回归问题,分类问题,聚类问题,而 GAN 则是用于生成内容,比如生成图片 GAN(Generative Adversarial Nets,生成对抗网络)是 2014 年提出的理论https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf GAN 由一个生成器 Generator 和一个判别器 Discriminator 组成,下面以生成图片为例子 ...
Generative Adversarial Nets (GAN) 目录 目标 Generative Adversarial Nets 这篇文章,引领了对抗学习的思想,更加可贵的是其中的理论证明,证明很少却直击要害. 目标 GAN,译名生成对抗网络,目的就是训练一个网络来拟合数据的分布,以前的方法,类似高斯核,Parzen窗等都可以用来估计(虽然不是很熟)....
今天给大家讲解一篇可以被称为“生成式模型开山鼻祖”的文章:《GenerativeAdversarial Nets》2。这篇文章发表于2014年,距今已有十年时间。但是文中提到的生成对抗网络的框架(GAN),启发了后续的生成式模型的一系列工作,直至今天,对我们设计新的生成模型的神经网络都还有启发...