[论文笔记] GAN:Generative Adversarial Nets 说在前面 个人心得: 1. 生成对抗网络的确是一个很有意思的想法,和其他的生成模型比也相对简单明了 2. 个人在理解上的问题还是在于loss函数和训练过程上,需要MNIST复现理解一下 NIPS 2014,原文链接:papers.nips.cc/paper/54 ...
Generative Adversarial Nets(简称GAN)是一种非常流行的神经网络。 它最初是由Ian Goodfellow等人在NIPS 2014论文中介绍的。 这篇论文引发了很多关于神经网络对抗性训练的兴趣,论文的引用次数已接近2700+。 许多变形的GAN出现了:DCGAN,Sequence-GAN,LSTM-GAN等。在NIPS 2016中,甚至会有整个专门针对对抗训练的研讨会!
原论文链接:papers.nips.cc/paper/20 花书《深度学习》: pan.baidu.com/s/1NrQZHD 提取码: 76wh 《花书-深度学习》 广告 现货 深度学习 deep learning中文版 花书AI人工智能书 拼多多 拼团价¥24.00 去购买 8. 风格迁移效果演示 8.1 可视化训练GAN Play with Generative Adversarial Networks in Your ...
简介:Generative Adversarial Nets NIPS 2014 摘要:本文通过对抗过程,提出了一种新的框架来预测产生式模型,我们同时训练两个模型:一个产生式模型 G,该模型可以抓住数据分布;还有一个判别式模型 D 可以预测来自训练样本 而不是 G 的样本的概率.训练 G 的目的是让 D 尽可能的犯错误,让其无法判断一个图像是产生的...
论文链接:https://papers.nips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf 论文解读:https://www.bilibili.com/video/BV1rb4y187vD?share_source=copy_web 一句话总结:提出了生成模型框架 GAN,包括一个生成模型 G 和一个判别模型 D, 用有监督的损失函数训练无监督的问题,训练比较高效...
NIPS 2016 tutorial: Generative adversarial networks. arXiv preprint arXiv:1701.00160, 2016. 2, 4, 5 [16] I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio. Generative adversarial nets. In NIPS, 2014. 2, 3, 4, 7 [17]...
基于sampling的训练过程显然不是很高效的。因此,如何设计模型以便利用backpropagation来训练网络成为了一个重要的目标。当前两个比较突出的模型实现的就是这个目的,一个是variational autoencoder(VAE),另一个就是这篇文章的主题generative adversarial nets。 这篇文章会从基本的GAN模型讲起,重点讨论模型公式背后的原理。
? ? ? Adversarial Nets Framework D(x) tries to be near 1 Di?erentiable function D x sampled from data D tries to make D(G(z)) near 0, G tries to make D(G(z)) near 1 D x sampled from model Di?erentiable function G Input noise z (Goodfellow 2016) Generator Network x = G...
Generative Adversarial Nets(简称GAN)是一种非常流行的神经网络。 它最初是由Ian Goodfellow等人在NIPS 2014论文中介绍的。 这篇论文引发了很多关于神经网络对抗性训练的兴趣,论文的引用次数已接近2700+。 许多变形的GAN出现了:DCGAN,Sequence-GAN,LSTM-GAN等。在NIPS 2016中,甚至会有整个专门针对对抗训练的研讨会!....
github上有人总结的GAN的文章:AdversarialNetsPapers 5. 参考 Generative Adversarial Nets NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks GAN之父NIPS 2016演讲现场直击:全方位解读生成对抗网络的原理及未来 原文地址: http://www.datalearner.com/blog/1051488206986609...