首先,该方法提出了一种对抗量化变分自编码器(AQVAE)以对车辆网络数据进行不平衡处理, AQVAE 通过结合矢量量化自动编码器(VQ-VAE-2)与带梯度惩罚的生成对抗网络(WGAN-GP)进行构建,以缓解数据集中异常攻击类型样本数量极度不平衡的问题。之后,...
根据WGAN-GP 论文,就我们的目的而言,我们可以这样理解,因为梯度来自真实图像和伪造图像的混合,因此我们不需要分别计算真实和伪造图像的损失。 \nabla _{\hat x}D(\hat x) 项是评论家输出相对于插值的梯度。我们可以再次使用 tf.GradientTape() 来获取梯度: with tf.GradientTape() as gradient_tape: gradient_ta...
入门：互怼的艺术：从零直达WGAN-GP - 科学空间|Scientific Spaceskexue.fm/archives/4439理论：从...
WGAN、WGAN-GP、BigGAN 一、WGAN概述 WGAN论文地址:https://arxiv.org/abs/1701.07875 在这篇论文中,作者研究了不同的测量方法,来描述模型生成样本和证实样本之间分布差距,或者说,不同的散度定义,在对比之后,认为EM是比较适用于GAN的,然后对EM定义了优化方法,文章重点如下: 第二节,用综合利理论分析,对比了EM(Ea...
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 ...
如何一步步深入理解WGAN和WGAN GP的复杂理论，包括数学证明？让我们从零开始探索这个深度学习领域的关键概念。入门篇：理解互怼艺术在科学空间的引导下，我们首先接触的是WGAN的基础——如何将对生成模型的对抗性学习转化为艺术般的互怼过程。通过一步步实践，从零开始构建Wasserstein距离的概念，这是WGAN的...
WGAN(Wasserstein Generative Adversarial Networks)旨在解决GAN训练过程中的困难。WGAN使用了Wasserstein距离来度量生成的数据与真实数据之间的差距,它的优势在于可以更好地解决训练过程中模式崩溃和梯度消失的问题。 WGAN-GP(Wasserstein Generative Adversarial Networks with Gradient Penalty)对WGAN进行了改进,增加了梯度惩罚来...
另一个情况是,自从 WGAN 提出以来,基本上 GAN 的主流研究都已经变成了 WGAN 上去了,但 WGAN 的形式事实上已经跟“伪造者-鉴别者”差得比较远了。而且 WGAN 虽然最后的形式并不复杂,但是推导过程却用到了诸多复杂的数学,使得我无心研读原始论文。这迫使我要找从一条简明直观的线索来理解 GAN。幸好,经过一段时...
入门：互怼的艺术：从零直达WGAN-GP - 科学空间|Scientific Spaceskexue.fm/archives/4439理论：从...
互怼的艺术：从零直达WGAN-GP - 科学空间|Scientific Spaceskexue.fm/archives/4439 理论：从...