判别器(Discriminator)的任务是区分真实样本和生成样本。判别器通常使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network)来实现,其结构类似于传统的分类网络。输入是一张图像,经过一系列的卷积层和池化层后,输出一个概率值,表示输入图像为真实样本的概率。 判别器的结构可以表示为: 其中,(x)是输入的图像,(\theta_D)是判别...
接下来就是对抗;对抗是指GAN的交替训练的过程,以图片生成为例子,先让生成器生成一些假图片和真图片,一起交给判别器判别,让它学习区分两者,给真的高分,给假的低分,当判别器能够熟练判断现有的数据后,再让生成器以从判别器处获得高分为目标,不断生成更好的假图片,直到能骗过判别器,重复这一过程,直到判别器对任...
GAN 是 Generative Adversarial Network生成对抗网络英文的缩写,(论文:https://arxiv.org/abs/1406.2661)。GAN 是神经网络的一种,是由被誉为“生成对抗网络之父” 的蒙特利尔大学博士生伊恩·古德弗洛(Ian Goodfellow)在2014年提出的。百度的前首席科学家吴恩达(Andrew Ng)说,GAN 代表了“重要而根本性的进步”。GAN...
def get_gan_network(discriminator, random_dim, generator, optimizer): # We initially set trainable to False since we only want to train either the # generator or discriminator at a time discriminator.trainable = False # gan input (noise) will be 100-dimensional vectors ...
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...
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: 隐变量 z (通常...
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逼真的图像。
简介:生成对抗网络(英语:Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。该方法由伊恩·古德费洛等人于2014年提出。生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间(latent space)中随机取样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真...