下面我们用一个可视化概率分布的例子来更深入地认识一下生成对抗网络。Ian Goodfellow的论中给出了这样一个GAN的可视化实现的例子:下图中的点线为真实数据分布,曲线为生成数据样本,生成对抗网络在这个例子中的目标在于,让曲线(也就是生成数据的分布)逐渐逼近点线(代表的真实数据分布)。 虚线为生成对抗网络中的判别器,...
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GAN)是一种创新的神经网络结构,近年来在机器学习和人工智能领域引起了广泛的关注。GAN的核心思想是通过两个神经网络的对抗性训练,生成高质量的、与真实数据相似的新数据。它在图像生成、视频生成、数据增强等领域展现了强大的潜力。在这篇博客中,我们将详细探讨GAN的工作...
生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)是通过对抗训练的方式来使得生成网络产生的样本服从真实数据分布。在生成对抗网络中,有 两个网络进行对抗训练。一个是判别网络,目标是尽量准确地判断一个样本是 来自于真实数据还是生成网络产生的;另一个是生成网络,目标是尽量生成判别 网络无法区分来源的样本。这两个...
GAN(生成对抗网络)已经彻底革新了机器学习领域,使计算机能够生成极为逼真的数据,如图像、音乐,甚至是文本。 GAN是一类旨在生成逼真数据的机器学习模型。无论是制作栩栩如生的图像、编写引人入胜的音乐,还是生成令人信服的文本,GAN都有着惊人的...
在2022年之前,AIGC领域使用最多的算法模型名为对抗生成网络 GAN (Generative adversarial networks),顾名思义就是让AI内部的两个程序互相对比,从而生成最接近人类心目中的正确形象。但这个算法有一个严重问题,由于程序互相对比的标准是现成的样本,因此生成的内容实质上是对现有内容无限逼近的模仿,而模仿,意味着它无法...
生成对抗网络(GAN)是生成模型的一种神经网络架构。 生成模型指在现存样本的基础上,使用模型来生成新案例,比如,基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。 GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型。其中一个称为“生成器”或“生成网络”模型,可学习生成新的可用案例。另一个称为“判别器...
生成对抗网络是一种无监督学习方法,是一种通过用对抗网络来训练生成模型的架构。它由两个网络组成:用来拟合数据分布的生成网络G,和用来判断输入是否“真实”的判别网络D。在训练过程中,生成网络G通过接受一个随机的噪声来尽量模仿训练集中的真实图片去“欺骗”D,而D则尽可能的分辨真实数据和生成网络的输出,从而形成...
生成对抗网络（英语：Generative Adversarial Network，简称GAN）是一种非监督学习的方法，通过两个神经网络相互博弈的方式进行学习。该方法由伊恩·古德费洛等人于2014年提出。生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间（latent space）中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实...
Networks)是由蒙特利尔大学Ian Goodfellow在2014年提出的机器学习架构,与之前介绍的神经网络不同,GAN最初是作为一种无监督的机器学习模型,对抗生成网络的变体也有很多,如GAN、DCGAN、CGAN、ACGAN等,无论对抗生成网络形式为何种,对抗生成网络都由两部分组成:判别器(Discriminator)常用D表示;另一个称为生成器(Generator)用...