【机器学习】李宏毅——生成式对抗网络GAN 1、基本概念介绍 1.1、What is Generator 在之前我们的网络架构中,都是对于输入x得到输出y,只要输入x是一样的,那么得到的输出y就是一样的。 但是Generator不一样,它最大的特点在于多了另外一个具有随机性的输入,如下图: 其中输入除了x之外,还有一个z,而z是从一个...
Generative Adversarial Network(GAN:生成对抗网络) 例如:生成一张二次元的脸 在GAN中除了Generator(产生者)以外,还需要训练Discriminator(辨别者)用于辨别生成的结果的正确性 理解:把Generator比作制作假钞的人,Discriminator比作警察;所以假钞和警察的对抗中,假钞变的越来越像真的(Discriminator也叫激励函数) 运作方式 Gene...
生成式对抗网络(Generative adversarial network, 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方法之一。 主要包含两个模块:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器要不断优化自己生成的数据让判别器判断不出来,判别器也要进行优化让自己判断得更准确。二者关系形成对抗,因此叫生成式对抗...
生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)是由古德费洛等人提出的一种深度学习生成式模型。GAN在结构上受博弈论中的二人零和博弈(即二人的利益之和为零,一方的所得正是另一方的所失)的启发,系统由一个生成器和一个判别器构成。生成器捕捉真实数据样本的潜在分布,并...
一、什么是GAN网络 生成式对抗网络(Generative adversarial network, 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方法之一。 主要包含两个模块:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器要不断优化自己生成的数据让判别器判断不出来,判别器也要进行优化让自己判断得更准确。二者关系形成对抗...
生成式对抗网络是2014年Ian J. Goodfellow提出的图像生成模型,当时测试的图像数据集为MNIST手写数据集,这里附上论文链接[1406.2661] Generative Adversarial Networks (arxiv.org)。 在开始正文之前,我们先介绍一下作者提出该模型背后的故事,据说作者在某个不知名的夜晚,搁美国的某个酒吧泡着,然后脑袋灵光一闪,便诞生了...
生成式对抗网络(简称GAN)是一种深度学习模型,GAN包含两个神经网络:生成器和判别器,二者相互博弈,通过对抗训练来实现生成逼真数据的目标。生成式对抗网络在图像生成、风格转换、视频合成等多领域展现了出色的表现,被视为一种重要的生成模型。 1.生成式对抗网络的定义 ...
生成式对抗网络(Generative adversarial network, 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方法之一。 主要包含两个模块:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器要不断优化自己生成的数据让判别器判断不出来,判别器也要进行优化让自己判断得更准确。二者关系形成对抗,因此叫生成式对抗...
❖8.1原始生成式对抗网络 ❖“GAN的动物园”：条件生成式对抗网络（conditionGenerativeAdversarialNetworks，CGAN）、最小二乘生成式对抗网（LeastSquaresGenerativeAdversarialNetworks，LSGAN）、边界均衡生成式对抗网（BoundaryEquilibriumGenerativeAdversarialNetworks，BEGAN），渐进增大生成式对抗网络（progressivegrowing...