GANs是由Ian Goodfellow(《深度学习》(花书)的作者)及其同事于2014年提出的一种生成模型,它的出现对图像生成、风格迁移、数据增强等任务产生了深远的影响。 GANs(Generative Adversarial Networks,生成对抗网络)是从对抗训练中估计一个生成模型,其由两个基础神经网络组成,即生成器神经网络G(Generator Neural Network) 和...
Generative Adversarial Nets论文下载 论文作者 Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio 内容简介 摘要 本文提出了一种新的框架,通过对抗过程来估计生成模型。在这个框架中,同时训练两个模型:一个生成模型G,用于学习并生...
pytorch实现代码:https://github.com/TeeyoHuang/Generative-Adversarial-Nets-pytorch 。
下图(下)两个不同的generator能力不同,weak generaotr无法生出有意义的图片,而strong generator可以生出逼真的图片,但是两者的disciminator的loss都几乎为零,无区分度。 此图来自paper:Martin Arjovsky, Léon Bottou,Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Network Q:所以为什么discriminator的loss...
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,还是...
Generative Adversarial Nets (GAN) Generative Adversarial Nets 这篇文章,引领了对抗学习的思想,更加可贵的是其中的理论证明,证明很少却直击要害. 目标 GAN,译名生成对抗网络,目的就是训练一个网络来拟合数据的分布,以前的方法,类似高斯核,Parzen窗等都可以用来估计(虽然不是很熟)....
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...
GAN这篇工作是对generative machine的扩展，移除了马尔可夫链的使用。生成器接受一个噪声信号，并把它映射成样本。这里的样本可能具有图像、音乐、文本等多种形式。生成器的目的是产生符合真实数据概率分布的样本。例如，我们以图像为样本，每张图像具有800万像素，那么样本就可以视为一个800万维（如果是RGB...
Algorithm 1 Minibatch stochastic gradient descent training of generative adversarial nets. The number of steps to apply to the discriminator, k, is a hyperparameter. We used k = 1, the least expensive option, in our experiments.算法1 生成式对抗网的最小批量随机梯度下降训练。应用于判别器的步骤...
SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1609.05473.pdf Key Points:本文利用强化学习的思路,用reward代替gradient来进行前馈训练,避免了GANs无法在离散数据传递梯度的问题。同时利用蒙特卡罗检索(Monte Carlo Search)的方法得到每一个时间点的误差信息。