在计算机视觉领域,GAN用于图像分割,图像融合以及图像增强等。在机器人应用中,GAN用于机器行为的运动控制,以及其他数据驱动的仿真。而在自然语言处理领域,GAN用于文本生成,文本分类,文本情感分析,文本摘要等。 ##二、GAN的原理 2.1 GAN的结构 GAN包含两个网络:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),他们共同完成了训...
GAN是同一个函数生成器让它最大化,判别器让它最小化,而EM算法是同方向优化到一个极大值或极小值。GAN本质上是将网络优化到一种平衡状态,基本上已经部分上下了,继续学习并能提升性能,这时候可以认为是一个平局。达到平局的时候,生成器生成的数据,判别器已经无法区分真假了,同时判别器已经足够优越了,生成器生成的...
生成器的任务是生成尽可能接近真实数据的假数据,而判别器的任务则是尽可能准确地判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个网络相互对抗、相互进步,通过不断迭代训练,最终生成器能够生成高质量的假数据,判别器则难以判断输入数据的真假。 三、GANs的结构特点 生成器:生成器通常是一个深度神经网络,其输入是随机...
本文主要介绍下GAN的主要原理及代码实现。 一、主要架构 如下图所示,一个生成对抗网络包含两个基础网络:生成器(generator,简写为G,也被称为生成网络)与判别器(discriminator,简写为D,也被称为判别网络)。其中,生成器用于生成新数据,其生成数据的基础往往是一组噪音或者随机数,而判别器用于判断生成的数据和真实数据...
GAN的工作原理很简单:它模仿数据在负样本中的分布,通过生成器和鉴别器来生成数据,从而生成有结构的数据。首先,生成器接收学习参数,接着从一些随机噪声中生成虚假样本。然后,鉴别器比较真实样本和虚假样本,并调整自己的参数,以减少虚假样本的数量。随着模型学习的深入,生成器的生成的虚假样本的质量也会不断提高,最终可...
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)是一种深度学习模型,由Ian Goodfellow于2014年首次提出。GAN由两个主要的神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。这两个网络在训练过程中相互博弈,最终生成器能够生成与真实数据分布相近的虚构数据。
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的基本思想 GAN受博弈论中的零和博弈启发,将生成问题视作判别器和生成器这两个网络的对抗和博弈:生成器从给定噪声中(一般是指均匀分布或者正态分布)产生合成数据,判别器分辨生成器的的输出和真实数据。前者试图产生更接近真实的数据,相应地,后者试图更完美地分辨真实数据与生成数据。由此,两个网络在对抗中进步,...
生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由Ian Goodfellow及其同事于2014年提出。GAN的主要思想是通过两个相互竞争的神经网络模型——生成器(Generator)和判别器(Discriminator),来达到生成逼真数据的目的。生成器试图生成足以欺骗判别器的数据,而判别器则试图区分真实数据和生成器生成的数据。这一过程是一个不断迭代的博...