GAN(Generative Adversarial Network)模型作为传统深度学习时代中图像生成领域的“王者”,其应用价值的大头(图像生成)与AIGC时代中AI绘画领域的核心模型Stable Diffusion高度重合,并且Stable Diffusion的效果更加强大,在AIGC时代GAN模型终于有了新的接棒者。 但是GAN模型在AIGC时代真的如很多自媒体所说的一无是处?凉了?被...
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(生成对抗网络,Generative Adversarial Network) 生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型架构,由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个神经网络组成。这两个网络之间进行博弈式训练。 生成器(Generator):生成器是一个神经网络模型,它接收一个随机噪声向量作为输入,并试图生成与训练数据相似的新数据样本。生成器的...
本文主要介绍生成对抗网络模型(Generative Adversarial Network)在图表征学习中的最新进展。本文中,网络模型如neural network中的network均称为模型;网络结构如social network中的network均称为图网络。 GraphGAN模型 论文[1]将图表征学习的方法分为两类,第一类叫生成式(generative)模型,第二类叫判别式(discriminative)模型。
生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Network) 2014年Szegedy在研究神经网络的性质时,发现针对一个已经训练好的分类模型,将训练集中样本做一些细微的改变会导致模型给出一个错误的分类结果,这种虽然发生扰动但是人眼可能识别不出来,并且会导致误分类的样本被称为对抗样本,他们利用这样的样本发明了对抗训练(adversarial tra...
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(Generative Adversarial Network) 2014年Szegedy在研究神经网络的性质时,发现针对一个已经训练好的分类模型,将训练集中样本做一些细微的改变会导致模型给出一个错误的分类结果,这种虽然发生扰动但是人眼可能识别不出来,并且会导致误分类的样本被称为对抗样本,他们利用这样的样本发明了对抗训练(adversarial tra...
GAN(Generative Adversarial Networks)从其名字可以看出,是一种生成式的,对抗网络。再具体一点,就是通过对抗的方式,去学习数据分布的生成式模型。 所谓的对抗,指的是生成网络和判别网络的互相对抗。生成网络尽可能生成逼真样本,判别网络则尽可能去判别该样本是真实样本,还是生成的假样本。示意图如下: ...
生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是一类神经网络,通过轮流训练判别器 (Discriminator) 和生成器 (Generator),令其相互对抗,来从复杂概率分布中采样,例如生成图片、文字、语音等。GAN 最初由 Ian Goodfellow 提出,原论文见 [1406.2661] Generative
生成对抗网络(GAN,Generative Adversarial Networks)作为一种优秀的生成式模型,引爆了许多图像生成的有趣应用。GAN 相比于其他生成式模型,有两大特点: 1. 不依赖任何先验假设。传统的许多方法会假设数据服从某一分布,然后使用极大似然去估计数据分布。 2. 生成 real-like 样本的方式非常简单。GAN 生成 real-like 样...