GAN生成对抗网络

目录 1.摘要 2.GAN原理介绍 2.1 网络概况 2.1.1 Discriminator Network 2.1.2 Generator Network 2.2 数学理解  3.代码实现 1.摘要 前面学习的自动编码器和变分自动编码器都是通过计算生成图像和输入图像在每个像素点的误差来生成 loss，这样就会造成，因为不同的像素点可能造成不同的视觉结果，但…

1 什么是GAN 1.1 组成部分：生成器和判别器 GAN诞生于2014年，由深度学习三巨头之一的Bengio团队提出。是目前为止机器学习中最令人兴奋的技术之一。目前有几百种不同构架的GAN，论文也是非常非常多，可见研究有多么热门。 论文信息：2014.06，Bengio团队 论文地址：Generative Adversarial Networks GitH…

  一、GAN介绍 生成式对抗网络GAN（Generative Adversarial Networks）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方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative model）和判别模型（Discriminative model）的相互博弈学习产生相当好的输出。原始GAN理论中并不要求…

前言 近年来，基于数据而习得“特征”的深度学习技术受到狂热追捧，而其中GAN模型训练方法更加具有激进意味：它生成数据本身。　　GAN是“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks）的简称，由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。2016年，GAN热潮席卷AI领域顶级会议，从ICLR到N…

Goodfellow 等人提出来的 GAN 是通过对抗过程估计生成模型的新框架。在这种框架下，我们需要同时训练两个模型，即一个能捕获数据分布的生成模型 G 和一个能估计数据来源于真实样本概率的判别模型 D。生成器 G 的训练过程是最大化判别器犯错误的概率，即判别器误以为数据是真实样本而不是生成器生成的假样本。因此，这一框架就对应于两个参与者的极小极大博弈（m…

作者：Rudra Raina 翻译：张一豪 校对：吴金笛 本文约2100字，建议阅读10分钟。 本文详细介绍了生成对抗网络（GAN）的知识，并用其变换人脸，并探寻如何利用StyleGAN生成不同属性（如年龄、微笑等）的人脸。 概述   直到最近，我才开始探索深度学习的全部内容，并在计算机视觉中遇到了这些有趣的想法和项目。 即使我的知识和经验有限，我也希望这可…

1.了解生成式对抗网络 Continuous dynamic gesture recognition based on acceleration sensor 生成式对抗网络：采用神经网络作为模型类型的博弈式的训练过程 生成模型+判别模型 生成模型的目标是让判别模型无法区分真实的值与训练出来（生成模型出来的）的值 数学语言描述： 假设生成模型是g(z)，其中…

1. 生成模型与判别模型区别 判别模型： 直接求P(Y|X)生成模型： 通过P(X,Y) / P(X) 求 P(Y|X) ，eg：隐马尔可夫链 2. 为什么要用生成模型？ 对高维数据和样本分布问题有很好的检测 模拟强化学习(RL) 数据缺失，半监督学习 多模态(multy-modal)输出,eg：可能生出三只眼的狗，生成结果不好 现实的生成任务，eg：给定一…

Table of Contents 基本思想： 训练过程： GANs的值函数 GANs如何避开大量概率推断计算 GANs在实际训练中会遇到什么问题？ 生成器的坍缩模式 原因： 解决办法： 图像生成DCGAN：GANs+卷积神经网络 ALI：生成+推断+判别 IRGAN：生成离散样本，比如文本序列场景 基本思想： GANs：世间万物都是在相互制约和相互对抗中逐…

       对抗神经网络其实是两个网络的的组合，两者关系形成对抗。是用网络来监督网络的一个自学习过程。 生成器（generator）生成模拟数据：不断优化自己让判别器判断不出来是模拟数据。主要是从训练数据中产生相同分布的samples，对于输入x，类别标签y，在生成式模型中估计其联合概率分布（两个及以上随机变量组成的随机向量的概率分布）； 判别器（disc…