论文解析:GAN:Generative Adversarial Nets 6 赞同 14 收藏 《花书》作者Goodfellow 等人于2014年提出了GAN打开了绚丽多彩的博弈生成模型的大门,GAN的核心思想就是博弈论的相互对抗,纳什均衡:其思想主要构造两个深度神经网络:判别器D和生成器G,为GAN提供一些真实钞票作为训练样本,生成器G生成假的钞票来欺骗判别器D,...
这是本专栏的第一篇论文,所以笔者认为解析GAN的开山之作——Generative Adversarial Nets [1] 是非常有必要的。有关数学推导部分本文借鉴了深度之眼的b站发布的视频 [2]。本文并不是逐字翻译,主要是写笔者对这篇论文的见解思考,其中难免会有错的地方,欢迎讨论指正。 注:读本文之前最好先读一遍论文或者对GAN网络...
论文笔记-Generative Adversarial Nets 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...
论文:http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf 摘要:论文提出了一种网络结构,该网络结构通过对抗学习,有两个模型:(1)生成模型G,生成模型捕捉数据的分布(2)分辨模型D,D评估从训练集而不是G中采样的概率。训练生成模型G用于最大化分辨模型D犯错的概率。在随机的生成模型G和鉴别模型D中...
论文:http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf 摘要:论文提出了一种网络结构,该网络结构通过对抗学习,有两个模型:(1)生成模型G,生成模型捕捉数据的分布(2)分辨模型D,D评估从训练集而不是G中采样的概率。训练生成模型G用于最大化分辨模型D犯错的概率。在随机的生成模型G和鉴别模型D中...
Generative Adversarial Nets 摘要 我们提出一种新的框架通过对抗过程来估计生成模型,该框架由两部分模型组成:生成模型G用来捕获真实数据分布;判别模型D用来判别输入样本的真实性,一般采用概率表示。G的训练过程是最大化D犯错误的概率。该框架相当于一个极小极大化双人博弈游戏。在任意函数G和D空间,存在唯一的解使得G...
adversarial_real_corpus.py README.md 细数生成对抗网络和自然语言处理的那些恩怨情仇 文本生成的基础模型(Introduction) 在众多NLP的task中,文本生成(Text Generation) 是一种结合了机器学习和自然语言处理等技术层面而衍生出来的应用。他的诞生在一定程度上诠释了当今这些技术的发展水平。例如前不久出现在网络上的Dr...
In: NIPS (2017) Google Scholar Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L.J., Li, K., Fei-Fei, L.: ImageNet: a large-scale hierarchical image database. In: CVPR (2009) Google Scholar Goodfellow, I., et al.: Generative adversarial nets. In: NIPS (2014) Google Scholar ...
最好能够将训练loss曲线绘制出来,一是能够可视化训练情况,更直接了解GAN特性;二是能够方便调参($k$,Goodfellow实验中为1)。 上述仅为个人阅读理解,之后会陆续整理总结各个领域各个用途的GAN们。 参考文献 Generative Adversarial Networks, http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf...
Generative Adversarial Nets 论文链接,http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf 论文目的,对于估计生成模型提供了一个新的框架。包括生成判别两个部分。 生成模型的的目的是最大限度(maximize)的使判别模型出错.最终使生成模型更符合原始数据分布,而判别模型每次判断为1/2。