GAN 原始GAN中判别器要最小化如下损失函数,尽可能把真实样本分为正例,生成样本分为负例: 其中是真实样本分布,是由生成器产生的样本分布. 第一个式子我们不看梯度符号的话即为判别器的损失函数,logD(xi)为判别器将真实数据判定为真实数据的概率,log(1-D(G(zi)))为判别器将生成器生成的虚假数据判定为真实数据的对立面即将虚假数据仍判定为虚假数据的概率.判别器就相当于警察,在鉴别真伪时,必须要保证鉴别的结果真的就是真的,假的就是假的,所以判别器的总损失即为二者之和,应当最大化该损失.

图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术,这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度,具体应用例如智能手机的人脸解锁.内置的语音助手.这些技术的实现和发展都离不开神经网络,可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题,并不能够为机器带来自主创造的能力,例如让机器写出一篇流畅的新闻报道,生成一副美丽的风景画.但随着GAN的出现,这些都成为了可能. 什么是GAN? 生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks)是一种近年来大热的深度学习模型,

    条件GAN(Conditional Generative Adversarial Nets),原文地址为CGAN. Abstract     生成对抗网络(GAN)是最近提出的训练生成模型(generative model)的新方法.在本文中,我们介绍了条件GAN(下文统一简称为CGAN),简单来说我们把希望作为条件的data y同时送入generator和discriminator.我们在文中展示了在数字类别作为条件的情况下,CGAN可以生成指定的MNIST手写数字.我们同样展示了CG

生成式对抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一种生成式模型,目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向,著名学者Yann Lecun甚至将其称为“过去十年间机器学习领域最让人激动的点子".GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练,目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算.语音和语言处理.信息安全.棋类比赛等领域,GAN正在被

注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇.可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了.最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文(How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Over

原文地址:https://blog.csdn.net/Sakura55/article/details/81514828 1.GAN 先来看看公式:             GAN网络主要由两个网络构成,生成网络G和辨别网络D,生成模型G的思想是将一个噪声包装成一个逼真的样本,判别模型D则需要判断送入的样本是真实的还是假的样本,即共同进步的过程,辨别模型D对样本的判别能力不断上升,生成模型G的造假能力也不断上升!              需要注意的是,生成模型G的输入是服从-1~1均匀分布的随

Jittor实现Conditional GAN Generative Adversarial Nets(GAN)提出了一种新的方法来训练生成模型.然而,GAN对于要生成的图片缺少控制.Conditional GAN(CGAN)通过添加显式的条件或标签,来控制生成的图像.本文讲解了CGAN的网络结构.损失函数设计.使用CGAN生成一串数字.从头训练CGAN.以及在mnist手写数字数据集上的训练结果. CGAN网络架构 通过在生成器generator和判别器discriminator中添加相同的额

How to Train a GAN? Tips and tricks to make GANs work 转自:https://github.com/soumith/ganhacks While research in Generative Adversarial Networks (GANs) continues to improve the fundamental stability of these models, we use a bunch of tricks to train th

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA

深度学习新星:GAN的基本原理.应用和走向 (本文转自雷锋网,转载已获取授权,未经允许禁止转载)原文链接:http://www.leiphone.com/news/201701/Kq6FvnjgbKK8Lh8N.html 作者:亚萌 相关参考: [OpenAI] Generative Models [搜狐科技]GAN之父NIPS 2016演讲现场直击:全方位解读生成对抗网络的原理及未来 [pdf]:http://www.iangoodfellow.com/slides/2016-12-04-NI

GAN这一概念是由Ian Goodfellow于2014年提出,并迅速成为了非常火热的研究话题,GAN的变种更是有上千种,深度学习先驱之一的Yann LeCun就曾说,"GAN及其变种是数十年来机器学习领域最有趣的idea".那么什么是GAN呢?GAN的应用有哪些呢?GAN的原理是什么呢?怎样去实现一个GAN呢?本文将一一阐述.具体大纲如下: 1.什么是GAN? 1.1 对抗思想--啵啵鸟与枯叶蝶 1.2 GAN思想--画画的演变 1.3 零和博弈(zero-sum game) 1.4

GAN 由Goodfellow等人于2014年引入的生成对抗网络(GAN)是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案.它们通过强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分,从而能够生成相当逼真的合成图像. 理解GAN的直观方式是想象一个伪造者试图创造一幅伪造的毕加索作品.起初,伪造者的任务非常糟糕.他将他的一些假货与真正的毕加索混合在一起,并将它们全部展示给艺术品经销商.艺术品经销商对每幅画进行真实性评估,并给出关于毕加索看起来像毕加索的原因的伪造反馈.伪造者回到他的工作室准备一些新的假货.随

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 Author: Ian Goodfellow • Paper: https://arxiv.org/abs/1701.00160 • Video: https://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems-Conference/Neural-Information-Processing-Systems-Conference-NIPS-2016/Generative-Adver

本文转自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTgwNjgyOQ==&mid=2247484846&idx=1&sn=c2333a9986c19e7106ae94d14a0555b9 能根据文字生成图片的 GAN,深度学习领域的又一新星 2017-01-12 DataCastle数据城堡 2014 年 6 月,Ian Goodfellow 等学者发表了论文<Generative Adversarial Nets>,题目即“生成对抗

本文转自:http://www.jianshu.com/p/2acb804dd811 GAN论文整理 作者 FinlayLiu 已关注 2016.11.09 13:21 字数 1551 阅读 1263评论 0喜欢 7 原始GAN Goodfellow和Bengio等人发表在NIPS 2014年的文章Generative adversary network,是生成对抗网络的开创文章,论文思想启发自博弈论中的二人零和博弈.在二人零和博弈中,两位博弈方的利益之和为零或一个常数,即一方有所得,另一方必有

https://www.zhihu.com/question/57668112/answer/155367561 Lyken 愿以有涯随无涯 收录于 编辑推荐知乎圆桌 · 296 人赞同了该回答 资历不深,入坑一年的我仅从个人角度谈谈理解,希望能抛砖引玉. GAN对于人工智能的意义,可以从它名字的三部分说起:Generative Adversarial Networks.为了方便讲述,也缅怀过去两周在某论坛上水掉的时间,我先从Networks讲起. Networks:(深度)神经网络 自从12年

把GAN的论文看完了, 也确实蛮厉害的懒得写笔记了,转一些较好的笔记,前面先贴一些 原论文里推理部分,进行备忘. GAN的解释 算法流程 GAN的理论推理 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的GAN,由Ian Goodfellow首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由GAN做出来.我最近刚入门GAN,看了些资料,做一些笔记. 1.Generati

http://www.sohu.com/a/130252639_473283 高分辨率图像重建 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25201511 生成式对抗网络GAN有哪些最新的发展,可以实际应用到哪些场景中? https://www.zhihu.com/question/52602529/answer/163929347 https://github.com/dongb5/GAN-Timeline https://www.zhihu.com/collection/13

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene

开发者自述:我是这样学习 GAN 的 from:https://www.leiphone.com/news/201707/1JEkcUZI1leAFq5L.html   Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由 GAN 做出来.我最近刚入门 GAN,看了些资料,做一些笔记. 1.Generation 什么是生成(generation)?就是模型通过学

GAN Theory Modifyingthe Optimization of GAN 题目 内容 GAN   DCGAN   WGAN   Least-square GAN   Loss Sensitive GAN   Energy-based GAN   Boundary-seeking GAN   Unroll GAN   Different Structure from the Original GAN 题目 内容 Conditional GAN   Semi-supervised GA