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曾经就有人问过,GANs能否被使用在文字生成领域,在Generative Adversarial Networks for Text一文(可见参考文献部分)中GANs的作者Ian Goodfellow就层明确给出了回答。让人心寒的是,作者给出的答案是否认的成分居多,并且还提出了一些理由: 从文中的一些表达例如:“there is no way...”和“no one really knows......
Generative Adversarial Nets(GAN)详解 近几年的很多算法创新,尤其是生成方面的task,很大一部分的文章都是结合GAN来完成的,比如,图像生成、图像修复、风格迁移等等。今天主要聊一聊GAN的原理和推导。 github:http://www.github.com/goodfeli/adversarial 论文:https://arxiv.org/abs/1406.2661 背景介绍 在GAN算法出来...
官方源码,虽然看不太懂:github.com/goodfeli/adv 本文作于2020年7月30日。 摘要 We propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D...
在理论上,这个极小化极大问题的全局最优解为Pg=Pdata。 4.示例结果: 这是由输入噪音经过Generator之后生成的图像,可以看到已经很逼近mnist原始数据集了 5.代码 pytorch实现代码:https://github.com/TeeyoHuang/Generative-Adversarial-Nets-pytorch 。
生成对抗网络GAN是一种深度学习模型,它源于2014年发表的论文:《Generative Adversarial Nets》,论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf。 GAN的用途非常广泛,比如:有大量的卡通头像,想通过学习自动生成卡通图片,此问题只提供正例,可视为无监督学习问题。不可能通过人工判断大量数据。如何生成图片?如何评价生成的...
Generative Adversarial Nets ** 译文: 代码地址:https://github.com/YadiraF/GAN ** 学习网址: http://www.sohu.com/a/123650542_500659 学习的6个ppt: 文件178M,需要的留言。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 摘要 通过对抗过程来估计生成模型,该过程中同时训练两个模型:生成模型G获得数据分布,判别模型D...
生成对抗网络GAN是一种深度学习模型,它源于2014年发表的论文:《Generative Adversarial Nets》,论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf。 GAN的用途非常广泛,比如:有大量的卡通头像,想通过学习自动生成卡通图片,此问题只提供正例,可视为无监督学习问题。不可能通过人工判断大量数据。如何生成图片?如何评价生成的...
1.2 算法的收敛 [待续] 2. 实验结果 [待续] 3. 优缺点 [待续] 4.示例代码解析 此部分主要参考自github。这里主要涉及到4个点: 1 - 读取mnist的数据; 2 - 构建一个判别器网络; 3 - 构建一个生成器网络; 4 - 基于SGD,采用联合更新的方式来训练这两个网络从而完成生成对抗网络的训练。
ADVERSARIAL_DROPOUT) # rewards = attention_mechanism.get_reward_multiterms(sess, samples, batch, [pm.SEQ_LENGTH for _ in range(gen_data_loader.batch_size)], # discriminator, pm.ADVERSARIAL_DROPOUT) # _ = sess.run(generator.g_updates, feed_dict={generator.x: samples, generator.rewards: ...