GAN生成对抗网络
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PM、GAN、InfoGAN、对抗自编码模型对比 – 那抹阳光1994
PM、GAN、InfoGAN、对抗自编码模型对比 本文源自知乎，仅作为个人学习使用。 作者：郑华滨链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27159510来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 前段时间我受极视角邀请，在斗鱼上直播分享有关GAN的话题。考虑到现在网上关于GAN的文章、视频都已经非…
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《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（6）生成式对抗网络(GAN)
生成对抗网络（generative adversarial networks）: G:生成式模型 用于生成新的结果；D:判别式模型：将G生成的结果输入到D进行判别。 D的训练是希望尽可能正确提取x特征，增大正确判断的概率D（x） G的训练是希望尽可能伪造出一些图片让D误以为是真的，增大1-D(G(z))。 最终目的是训练D、G达到一个平衡使得G所生成的图片（…
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【强化学习】使用off-policy算法机器人抓取任务基准；生成对抗网络 GAN 就是强化学习
本文转自雷克世界（ID：raicworld） 编译 | 嗯~阿童木呀 在本文中，我们探讨了用于基于视觉的机器人抓取操作的深度强化学习算法。无模型深度强化学习（RL）已经在一系列具有挑战性的环境中得到了成功应用，但算法的激增使得我们难以辨别出哪种特定的方法最适合于执行一个丰富的、多样化的任务，例如抓取。为了回答这一问题，我们提出了一个机器人抓取的模拟基准，强调…
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万字综述之生成对抗网络（GAN）
目录 参考：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-03-19-12 1.GAN的基本介绍 1.1 GAN的基本概念 1.2 目标函数 1.2.1 f-divergence 1.2.2 Integral probality metric (IPM) 1.2.3 f-divergence和IPM对比 1.24 辅…
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万字详解什么是生成对抗网络GAN
摘要：这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案。 本文分享自华为云社区《[论文阅读] (06) 万字详解什么是生成对抗网络GAN？经典论文及案例普及》，作者：eastmount。 一.GAN简介 1.GAN背…
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常见的五种神经网络(5)-生成对抗网络（上）之GAN、DCGAN、W-GAN
在上一篇文章中介绍了生成模型的基本结构、功能和变分自动编码器，在本篇文章中主要介绍一下生成对抗网络（Generative Adversaarial Networks，GAN） KL散度、JS散度、Wassertein距离 KL散度 KL散度又称相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。在经典境况下，P表示数据的真实分布，Q…
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生成对抗网络（GAN）简单入门（33）—《深度学习》
生成对抗网络与2014年被提出，一经提出便引发了深度学习的又一次小高潮，属于无监督学习，本篇博客主要介绍***GAN网络的结构以及训练过程！*** 对抗样本即对抗网络的发展大家可以参考GANs学习系列(4):对抗样本和对抗网络，有助于建立一个对对抗样本的系统认知！ 1、生成对抗网络（GAN）的结构 GAN网络主要由两个网络构成，生成网络G和辨别网络D，生成模…
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深度学习之GAN简单原理(对抗网络)
GAN这个东西说难也难说不难也不难,最主要是看你怎么理解,接下来我来给大家用最简单最易懂那的语言来介绍GAN的原理。所谓的GAN其实是Generative Adversarial Network的缩写。里面主要的有两个东西,我们来看一下。1.生成器Generation生成器就是通过一些随机噪声直接生存数据。它的任务就是不断学习然后生成一些最逼近真实的图片。这…
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手把手教你搭建一个GAN（生成对抗网络）模型
手把手教你搭建一个GAN（生成对抗网络）模型 This blog is out of date. Check out my new blog holder: sonictl.github.io 本网站上的博文已经停止维护/更新了。 请移步到新的博客空间：sonictl.github.io 这个教程用 Keras 实现一个简单的GAN （生成对抗网络）模型. …
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深度学习之生成对抗网络（Gan）
概念： 生成对抗网络（GAN，Generative Adversatial Networks）是一种深度学习模型，近年来无监督学习上最具前景的方法之一。 模型主要通用框架有（至少）两个模块：生成模型（generative）和判别模型（Discriminative）的互相博弈学习产生的相当好的输出。 原始GAN理论中，并不要求G和D都是神经网络，但使用中一般均…
