GAN生成对抗网络
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[生成对抗网络GAN入门指南]（6）WassersteinGAN-GP
本篇blog的内容基于原始论文WassersteinGAN-GP(NIPs2017)和《生成对抗网络入门指南》第五章。 一、权重裁剪的问题（为什么要改进GP） WGAN理论中前提条件是1-Liposchitz条件，而对应使用的方法是权重剪裁，希望把网络固定在一个大小范围内。 但是后来发现权重剪裁有许多问题，所以改进WGAN-GP，…
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【深度学习理论】通俗理解生成对抗网络GAN
作者 | 陈诚 来源 | 机器学习算法与自然语言处理 ▌1. 引言 自2014年Ian Goodfellow提出了GAN（Generative Adversarial Network）以来，对GAN的研究可谓如火如荼。各种GAN的变体不断涌现，下图是GAN相关论文的发表情况： 大牛Yann LeCun甚至评价GAN为 “adversarial trainin…
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<****-2>生成对抗网络GAN****part6-完整版
生成对抗网络GAN的学习已经持续两周多，今天给大家送上生成对抗网络最后一个部分part6的课程。 链接: https://pan.baidu.com/s/1miboNJM 密码: 扫描头像二维码添加关注，回复“gan6”即可获得密码 此外，为了方便大家观看，台主把整套****整理到一起了，附上是个****地址：链接: https://pan.baidu.co…
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深度学习界明星：生成对抗网络与Improving GAN
2014年，深度学习三巨头之一IanGoodfellow提出了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）这一概念，刚开始并没有引起轰动，直到2016年，学界、业界对它的兴趣如“井喷”一样爆发，多篇重磅文章陆续发表。2016年12月NIPS大会上，Goodfellow做了关于GANs的专题报告，使得GANs成为了…
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生成对抗网络（GAN）应用于图像分类
近年来，深度学习技术被广泛应用于各类数据处理任务中，比如图像、语音和文本。而生成对抗网络（GAN）和强化学习（RL）已经成为了深度学习框架中的两颗“明珠”。强化学习主要用于决策问题，主要的应用就是游戏，比如deepmind团队的AlphaGo。因为我的研究方向是图像的有监督分类问题，故本文主要讲解生成对抗网络及其在分类问题方面的应用。 生成对抗网络框架 …
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GAN (生成式对抗网络) （一）： GAN 简介
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 Lecun 在 Quora 答题时曾说，他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络，使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠，可以说，研究机器学习的人，不懂 GAN，简直都不好意…
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不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （五）：无约束条件的 GAN 代码与网络的 Graph
GAN 这个领域发展太快，日新月异，各种 GAN 层出不穷，前几天看到一篇关于 Wasserstein GAN 的文章，讲的很好，在此把它分享出来一起学习：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913。相比 Wasserstein GAN ，我们的 DCGAN 好像低了一个档次，但是我们伟大的教育家鲁迅先生说过：“合抱之木，生于…
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GAN0-生成对抗网络-GAN的分类
1，GAN的发展历史 总结The Six Fronts of the Generative Adversarial Networks GAN最早是由Ian J. Goodfellow等人于2014年10月提出的，他的《Generative Adversarial Nets》可以说是这个领域的开山之作，论文一经发表，就引起了热议。而随着GAN在理论与模型上的高…
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生成对抗网络(GAN)
基本思想 GAN全称生成对抗网络，是生成模型的一种，而他的训练则是处于一种对抗博弈状态中的。 譬如：我要升职加薪，你领导力还不行，我现在领导力有了要升职加薪，你执行力还不行，我现在执行力有了要升职加薪，通过这样不断的努力和被拒绝，最后的最后你要不离职了要不升职加薪了。 这个例子中，个人的能力在不断的变化，领导的定义也在不断变化，选领导要通过不断的对比观察，你…
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生成对抗网络GAN（Generative Adversarial Network）
生成对抗网络GAN（Generative Adversarial Network） 2014年Szegedy在研究神经网络的性质时，发现针对一个已经训练好的分类模型，将训练集中样本做一些细微的改变会导致模型给出一个错误的分类结果，这种虽然发生扰动但是人眼可能识别不出来，并且会导致误分类的样本被称为对抗样本，他们利用这样的样本发明了对抗训练(a…
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