今天从Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adversarial nets[C]//Advances in neural information processing systems. 2014: 2672-2680.读起,GAN的出生之作。部分资料来源于网络。 做了个PPT,下周组会准备简单讲一下,ppt附上: 关于二元交叉熵的样本不均衡问题: 2021.3.26 今天组会还...
论文阅读之Generative Adversarial Nets Introduction Goodfellow 的这篇paper发布于2014年,提出了一种新的模型——生成对抗模型。这个模型其实就是训练两个相互对抗的网络,一个是训练一个生成器(Generator),另一个是训练一个判别器(Descriminator)。 这两个网络是相互对抗的,生成器的目的是尽量产生接近真实图片的生成图...
[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 ...
1、Goodfellow, Ian, et al. “Generative adversarial nets.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2014. 2、Radford, Alec, Luke Metz, and Soumith Chintala. “Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks.” arXiv preprint arXiv:1511.06434 (2015)...
Generative Adversarial Nets(原生GAN学习) 学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 Author: Ian Goodfellow • Paper: https://arxiv.org/abs/1701.00160 • Video: https://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems-Conference/Neural-Information-Processing-Systems-Conference-NIPS-2016/...
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...
摘要:生成式对抗网络(Generative adversarial networks, GAN)是当前人工智能学界最为重要的研究热点之一。其突出的生成能力不仅可用于生成各类图像和自然语言数据,还启发和推动了各类半监督学习和无监督学习任务的发展。 本文概括了GAN的基本思想,并对近年来相关的理论与应用研究进行了梳理,总结了GAN常见的网络结构与训练...
[Paper Review] Generative Adversarial Nets, 2014 GANs is supervised learning, so there is only X, no label y. The network tries to learn the data distribution of X, and the goal is to generate new synthetic samples that belong to this distribution. To learn the generator's distribution pg...
First paper ✔️[Generative Adversarial Nets][Paper][Code](the First paper of GAN) Unclassified ✔️[Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks][Paper][Code] ✔️[Adversarial Autoencoders][Paper][Code] ...
那么Generative Adversarial Nets之所以是nets 是因为在这种架构上有两个模型,我们需要一个分类模型来辨别输入的数据来自于真实样本还是生成的假样本,还有一个模型为生成模型,需要为先验分布z 通过函数来表征真实分布x。 那么具体来说,整个前向过程是怎样进行呢? 如下图所示 ...