GAN，全称 Generative Adversarial Nets，中文名是生成对抗式网络。对于 GAN 来说，最通俗的解释就是“造假者-鉴别者”的解释，如艺术画的伪造者和鉴别者。一开始伪造者和鉴别者的水平都不高，但是鉴别者还是比较容易鉴别出伪造者伪造出来的艺术画。但随着伪造者对伪造技术的学习后，其伪造的艺术画会让鉴别者识别错...
这次要提到的 WGAN-gp 是WGAN的一种改良版本,全称是 WGAN with gradient penalty。 在前面的教程中我们已经证明了推土机距离的有效性,同时也提到了优化时的一个约束条件 - 1-Lipschitz, WGAN 为了实现这个约束,使用了 clip 截断了判别器 weights,不让判别器浪起来。如果用一句话概括 WGAN-gp 的改良:用一种梯度...
目前它们的大名叫“WGAN-GP”,全称 Wasserstein Generative Adversarial Nets - Gradient Penalty。 最后,有人会反驳,梯度有上界,只不过是 Lipschitz 约束的充分条件,为啥不直接将 Lipschitz 约束以差分形式加入到惩罚中去呢?(其实有这个疑问的最主要的原因,是很多深度学习框架并没有提供梯度函数;另外,尽管 tensorflow ...
互怼的艺术:从零直达 WGAN-GP 作者丨苏剑林 学校丨中山大学硕士生 研究方向丨NLP,神经网络 个人主页丨http://kexue.fm 1 .前言 GAN,全称 Generative Adversarial Nets,中文名是生成对抗式网络。对于 GAN 来说,最通俗的解释就是“造假者-鉴别者”的解释,如艺术画的伪造者和鉴别者。一开始伪造者和鉴别者的水平...
GAN,全称 Generative Adversarial Nets,中文名是生成对抗式网络。对于 GAN 来说,最通俗的解释就是“造假者-鉴别者”的解释,如艺术画的伪造者和鉴别者。一开始伪造者和鉴别者的水平都不高,但是鉴别者还是比较容易鉴别出伪造者伪造出来的艺术画。但随着伪造者对伪造技术的学习后,其伪造的艺术画会让鉴别者识别错误;或...
这里的 εi 是 U[0,1] 的随机数,这应该已经是我们“力所能及”的最优的方案了。后面这个就是 Martin Arjovsky 提出的最新的 Lipschitz 约束的方案,而实验结果表明前一个方案效果也不错。目前它们的大名叫“WGAN-GP”,全称 Wasserstein Generative Adversarial Nets - Gradient Penalty。
GAN,全称Generative Adversarial Nets,中文名是生成对抗式网络。对于GAN来说,最通俗的解释就是“伪造者-鉴别者”的解释,如艺术画的伪造者和鉴别者。一开始伪造者和鉴别者的水平都不高,但是鉴别者还是比较容易鉴别出伪造者伪造出来的艺术画。但随着伪造者对伪造技术的学习后,其伪造的艺术画会让鉴别者识别错误;或者随...