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;或者随着鉴别者
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...
WGAN-GP学习笔记(从理论到Pytorch实践) WGAN相关学习,主要文献 improved of training of WGAN 首先我们需要明白一般的GAN数学表达式如下: mathminGmaxDEx∼Pr[log(D(x))]+Ex~∼Pg[log(1−D(x~))]math \mathop{min}\limits_{G}\mathop{max}\limits_{D}\mathop{E}\limits_{x... 查看原文 Latex/...
一周论文 | 互怼的艺术：从零直达 WGAN-GP 2017-06-12 机器之心 微信号 almosthuman2014 功能介绍 专业的人工智能媒体和产业服务平台 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 ...
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。
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。