GAN生成对抗网络

GAN全称是Generative Adversarial Nets，中文叫做“生成对抗网络”。在GAN中有2个网络，一个网络用于生成数据，叫做“生成器”。另一个网络用于判别生成数据是否接近于真实，叫做“判别器” 价值函数 Value Function 三、WGAN（使用W距离的GAN） 源码实现：https://github.com/martinarjovs…

本文是2017年三月发表在自动化学报上的一篇文章，可以作为lan GoodFellow NIPS2016演讲文档后的阅读延伸，加入了2017年最新的GAN研究概述，文章从GAN的工作原理，当前的实现模型和变种，优点和不足，以及应用方面展开阐述。其他内容基本都已经在lan GoodFellow NIPS2016演讲中涉及，我觉得文中有一份对GAN变种的概述框图…

文章目录 1 生成对抗网络初识 2 生成对抗网络算法 2.1 判别网络 2.2 生成网路 2.3 训练 欢迎关注微信公众号：`二进制人工智能` 1 生成对抗网络初识 让我们先用一个小例子来认识一下生成对抗网络。首先我们来认识一下生成对抗网络的双方一一生成器与判别器，在训练过程中两者的配合非常重要。我们可以把生成器想象成一个名画赝品制作者，他的成长过程是从一个…

今天介绍的是中山大学、中国科技大学、微软亚洲研究院与广东省信息安全技术重点实验室合作完成的一项研究。 第一作者 Lijun Wu 来自中山大学数据与计算机科学学院，二作 Yingce Xia 是中国科技大学，Li Zhao、Fei Tian、Tao Qin 都属于微软亚洲研究院，Jianhuang Lai、Tie-Yan Liu 则是广东省信息安全技术重点实…

GAN网络系列之（一） —  Generative Adversarial Nets —文末附代码 论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.2661， 1.简述 作者提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架，在新框架中同时训练两个模型：一个用来捕获数据分布的生成模型G，和一个用来估计样本来自训练数据而不是G的概率的判别模型D…

基本概念[1] 目标函数 零和游戏（zero-sum game） 纳什均衡 minimax算法 GAN借鉴了零和游戏的思想，引入生成网络和辨别网络，让两个网络互相博弈，当辨别网络不能辨别数据来自于真实分布还是生成网络的时候，此时的生成网络可以当做一个数据分布到另一个数据分布的转化器。 假设生成网络G，辨别网络D，noise数据z，noise分布pz(z)，d…

常见神经网络形式  神经网络分很多种, 有普通的前向传播神经网络 , 有分析图片的 CNN 卷积神经网络 , 有分析序列化数据, 比如语音的 RNN 循环神经网络 , 这些神经网络都是用来输入数据, 得到想要的结果, 我们看中的是这些神经网络能很好的将数据与结果通过某种关系联系起来. 生成网络  但是还有另外一种形式的神经网络, 他不是用来把数据对应上结果的…

  生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的学习方法之一。   GAN 主要包括了两个部分，即生成器 generator 与判别器 discriminator。生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的图像更加真实，以骗过判别器。判别器则需要对接收的…

昨天腹泻发烧躺了了一天，今天白天开了一天会，体力还在恢复中。说点相对轻松的话题。   漫威的新英雄惊奇队长刚刚上映不久，想起漫威中很多场景其实在现实中是不存在的，都是通过计算机来模拟出的以假乱真的技术，计算机怎样模拟真实场景通过学习来生成一个较大概率判定为真实的生成样本？ 今天来了解下生成对抗网络（GAN， Generative Adversarial Ne…

原理： 假设我们有两个网络：一个生G（Generator），一个判别D（Discriminator）。 G是一个生成图片的的网络，它接受一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G（z）。 D是一个判别网络，判断一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片的。输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，输出为0，…