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...
WGAN-GP是WGAN之后的改进版,主要还是改进了连续性限制的条件,因为,作者也发现将权重剪切到一定范围之后,比如剪切到[-0.01,+0.01]后,发生了这样的情况,如下图左边表示。 发现大多数的权重都在-0.01 和0.01上,这就意味了网络的大部分权重只有两个可能数,对于深度神经网络来说不能充分发挥深度神经网络的拟合能力,简...
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...
WGAN-GP 算法和代码结合点 技术标签:GAN 查看原文 WGAN-GP(改进的WGAN)介绍 源链接:http://www.twistedwg.com/2018/02/02/WGAN-GP.htmlWGAN是一篇好文章,但是在处理Lipschitz条件时直接把weight限制住也带来...联系,这就是gradient penalty的核心所在,下图为引入gradient penalty后WGAN-GP的算法框图,对 于算法...
深度学习--生成式对抗网络--DCGAN/WGAN/WGAN-GP/LSGAN/BEGAN算法理论,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
GAN网络全称Generative adversarial network,即生成对抗网络,是无监督学习中的一个经典模型,可用于风格迁移等任务,经典的GAN网络架构如下图所示: 经典的GAN网络架构 网络包含一个生成器和一个判别器,生成器吃进一些噪声数据生成和真实样本比较相近的假样本,而判别器就需要通过获得真实样本来和假样本进行对比,用以判别生...
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...
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。
全称是Least Squares Generative Adversarial Networks 【paper】 https://arxiv.org/abs/1611.04076 【github】 https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections https://github.com/guojunq/lsgan LSGAN原理: 其实原理部分可以一句话概括,即使用了最小二乘损失函数代替了GAN的损失函数。
全称是Least Squares Generative Adversarial Networks 【paper】 https://arxiv.org/abs/1611.04076 【github】 https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections https://github.com/guojunq/lsgan LSGAN原理: 其实原理部分可以一句话概括,即使用了最小二乘损失函数代替了GAN的损失函数。