GAN生成对抗网络
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深度学习：GAN 对抗网络原理详细解析（零基础必看）
深度学习：GAN 对抗网络原理详细解析（零基础必看） 什么是GAN网络 GAN的意义及应用场景 GAN的基本网络结构 如何优化网络（定义损失） GAN网络的局限性 一个小栗子 什么是GAN网络 GAN的全称是Generative adversarial network，中文翻译过来就是对抗式神经网络。对抗神经网络其实是两个网络的组合，可以理解为一个网络生成模…
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不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （六）：Wasserstein GAN（WGAN） TensorFlow 代码
先来梳理一下我们之前所写的代码，原始的生成对抗网络，所要优化的目标函数为： 此目标函数可以分为两部分来看： ①固定生成器 G，优化判别器 D， 则上式可以写成如下形式： 可以转化为最小化形式： 我们编写的代码中，d_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(…
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生成对抗网络GAN系列（六）— CycleGAN—文末附代码
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks —文末附代码 Jun-Yan Zhu Taesung Park Phillip Isola Alexei A. Efros Berkeley A…
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深度 | 生成对抗网络初学入门：一文读懂GAN的基本原理（附资源）
生成对抗网络是现在人工智能领域的当红技术之一。近日，Sigmoidal.io 的博客发表了一篇入门级介绍文章，对 GAN 的原理进行了解释说明。另外，在该文章的最后还附带了一些能帮助初学者自己上手开发实验的资源（包含演讲、教程、代码和论文），其中部分资源机器之心也曾有过报道或解读，读者可访问对应链接查阅。 你怎么教一台从未见过人脸的机器学会绘出人脸？计算机可…
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生成对抗网络(一)GAN讲解
生成对抗网络GAN讲解 ABSTRACT 1. INTRODUCTION 2. Adversarial nets 2.1. 符号定义 2.2. 目标函数解读 2.3. 梯度更新算法 2.4. 全局最优 Reference 原文：Generative Adversarial Nets收录：NIPS(NeurIPS) 2014 (Conferen…
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【转】RL-GAN For NLP: 强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色
本文转载自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29168803 目录 【导读】本文全面系统性梳理介绍了强化学习用于发掘GAN在NLP领域的潜力，请大家阅读。 1. 基础：文本生成模型的标准框架 2. 问题：GAN为何不能直接用于文本生成 2.1. GAN基础知识 2.2. GAN面对离散型数据时的困境（啥是离散型数据？） 3. 过渡…
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简单理解与实验生成对抗网络GAN（2）
引入 Discriminative Model的繁荣发展 最近，深度学习在很多领域的突破性进展想必不用我多说了。但大家似乎发现了这样的一个现实，即深度学习取得突破性进展的地方貌似都是discriminative的模型。 所谓的discriminative可以简单的认为是分类问题，比如给一张图片，判断这张图片上有什么动物；再比如给定一段语音，判断这段语音所对应…
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【GAN ZOO阅读】Generative Adversarial Nets 生成对抗网络 原文翻译 by zk
Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie ∗ , Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair † , Aaron Courville, Yoshua Bengio ‡Département d’informatique et de recherche opé…
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不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （一）： GAN 简介
前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码，得到还不错的结果，下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN，并且用 TensorFlow 代码实现。 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来，生成式对抗网络 GAN 广受关注，加上学界大牛 Yann L…
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GAN-生成对抗网络原理
最近一直在看GAN，我一直认为只有把博客看了一遍，然后再敲一遍。这样才会有深刻的感悟。 GAN（生成式对抗网络）（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，分布在无监督学习上。 分成两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）。简单来说就…
