生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型,可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成,而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。本文介绍了GAN最初被提出时的基本思想,阐述了其一步步演化、改进的动机和基本思想以及原理,从基于模型改进...
例如,图1中展示的图像就是使用GANs模型生成的。 图1 使用GANs模型生成的图像 长久以来,人类在想象和创造方面一直占有优势,而计算机则在解决回归、分类和聚类等问题方面表现出色。但随着生成式网络的引入,研究人员能够让计算机生成与人类相同甚至更高质量的内容。 通过让计算机学会模仿任何数据分布,它们可以被教会创造出与...
蓝色分布为生成分布,绿色分布为真实分布,D为判别器,GAN从概率分布的角度来看,就是通过D来将生成分布推向真实分布,紧接着再优化D,直至到达图1(d)所示,到达Nash均衡点,从而生成分布与真实分布重叠,生成极为接近真实分布的数据。 GAN的基本模型 设z为随机噪声,x为真实数据,生成式网络和判别式网络可以分别用G和D表示...
因此,GAN的生成器具有非常强的表达能力。虽然我们没法显式地写出生成器生成的样本的分布pθ(x),因为生成器输出的直接是sample x且我们没有像此前梳理的生成模型那样预先定义pθ的形式,但我们知道这个分布是存在的,那么为了提高模型的采样质量,我们希望模型生成的样本的分布pθ(x)和pdata(x)的距离越小越好。但是...
生成式对抗网络模型综述 作者:张真源 GAN GAN简介 生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GANs)的核心思想源自于零和博弈,包括生成器和判别器两个部分。生成器接收随机变量并生成“假”样本,判别器则用于判断输入的样本是真实的还是合成的。两者通过相互对抗来获得彼此性能的提升。判别器所作的其实就是一个二...
生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks),这是一个多网络对抗的生成模型,它几乎能在所有深度学习需要生成的场景中得到使用(尤其是图形生成的任务中表现很好)。 这套文章的主要目的是对这几年基于GAN的各种各种各种模型进行一次简单的思路性综述。(〃'▽'〃) ...
(CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、GAN生成式对抗网络、人工智能、AI) 从零学AI_李沐 1.2万 50 B站首推!清华大佬168小时讲完的AI大模型教程,2024最新版,全程干货无废话!7天学完从小白变大佬!这还学不会我退出IT界! _AI大模型 5780 115 【视频+教材】原著大佬李沐带你读《动手学习深度学习》真的通俗易...
【1.介绍】 GAN网络可以看成是两个网络模型对抗,一个是生成网络模型G,一个是识别网络模型。生成式网络模型G是一个用来生图片的网络,该模型的输入为一个随机的噪声z,通过这个噪声来生成相应的图片,该图片记做G(z)。识别网络模型D是一个判断网络,它用来判断网络是不是真是的样本。输入的样本图像为x,x即可能来...
34-生成式对抗网络模型综述 GAN GAN简介 生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GANs)的核心思想源自于零和博弈,包括生成器和判别器两个部分。生成器接收随机变量并生成“假”样本,判别器则用于判断输入的样本是真实的还是合成的。两者通过相互对抗来获得彼此性能的提升。判别器所作的其实就是一个二分类任务,...
判别模型在深度学习乃至机器学习领域取得了巨大成功,其本质是将样本的特征向量映射成对应的label;而生成模型由于需要大量的先验知识去对真实世界进行建模,且先验分布的选择直接影响模型的性能,因此此前人们更多关注于判别模型方法。生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)是蒙特利尔大学的Goodfellow Ian于2014年...