【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...
在原始的GAN表达式中,GAN缺乏将给定的观察数据映射到隐空间中的向量的方法(即推理机制)。随着GAN的发展,目前已经提出了几种技术来反演预先训练的GAN的生成器。对抗推理网络(ALI)和双向GAN(BiGAN)提供了简单而有效的扩展,这两种模型都引入了一个推理模型,使用判别器对隐空间编码...
GAN 在seq 生成中的难点:无法做微分 评估“生成器”的好坏: 1、人工判断 2、机器判断(例如:面部识别) 不同生成器生成人脸的比例,表示生成器的好坏。 mode collapse(模式崩塌): 例如:只会生成一种的人脸,解决: 发现mode collapse停下 mode dropping: 训练过程中模型表现下降 衡量多样性: 衡量标准:FID + 人脸...
GAN 的主要思想就是在生成数据的过程中加入一个可以判断真实数据和生成数据的判别器,使生成器和判别器相互对抗,判别器的作用是努力地分辨真实数据和生成数据,生成器的作用是努力改进自己从而生成可以迷惑判别器的数据。GAN的网络结构如图1所示。GAN网络结构主要包含判别器D和生成器G,判别器D和生成器G通常由包含卷积或...
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(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 network, GAN)自Ian Goodfellow[1]等人提出后,就越来越受到学术界和工业界的重视。而随着GAN在理论与模型上的高速发展,它在计算机视觉、自然语言处理、人机交互等领域有着越来越深入的应用,并不断向着其它领域继续延伸。因此,本文将对GAN的理论与其应用做一个总结与介绍。
生成式对抗网络GAN 1、 基本GAN 在论文《Generative Adversarial Nets》提出的GAN是最原始的框架,可以看成极大极小博弈的过程,因此称为“对抗网络”。一般包含两个部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。训练的过程是无监督学习。 先总结
生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GAN)是一种深度学习模型,由生成器和判别器两部分组成;该模型通过对抗训练的方式,使生成器逐渐学习到真实数据的分布,从而能够生成出逼真的新数据。 在图像生成领域,GAN已经成为了一种非常流行的技术。 具体来说,GAN中的生成器负责生成新的图像,它的输入是一些随机噪...
上述这种博弈式的训练过程,如果采用神经网络作为模型类型,则被称为生成式对抗网络(GAN)。用数学语言描述整个博弈过程的话,就是:假设我们的生成模型是g(z),其中z是一个随机噪声,而g将这个随机噪声转化为数据类型x,仍拿图片问题举例,这里g的输出就是一张图片。D是一个判别模型,对任何输入x,D(x)的输出是0-1范...