深入浅出理解GAN原理

最新推荐文章于 2025-05-11 12:57:54 发布
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该博客文章探讨了理解Generative Adversarial Networks (GANs) 的过程，指出拥有Convolutional Neural Networks (CNNs) 的基础知识对于深入学习GAN至关重要。作者分享了一篇有助于理解GAN相关论文的文章链接，对研究生成式模型的学习者提供了有价值的资源。

要想理解GAN,则需要有CNN基础。
刚才在上看到一位博主发的文章，对理解GAN的paper有促进作用。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/114838349

深入浅出生成对抗网络（GAN）：原理与实践
2501_90323865的博客
06-29 46
摘要：生成对抗网络(GAN)是生成式AI的代表性技术，由生成器和判别器两个神经网络相互对抗训练组成。生成器试图生成逼真数据，而判别器则努力区分真假数据，通过博弈论中的极小极大优化达到纳什均衡。虽然GAN在训练中存在收敛困难、梯度消失等问题，但作为新兴技术已展现出强大潜力。这项技术开创了机器自主创造内容的新范式，在图像生成等领域具有广泛应用前景。
对抗神经网络 (GAN) 的深入了解
南淮北安的博客
10-18 2341
https://www.zhihu.com/question/63493495 一、白话理解 GAN 假设一个城市治安混乱，很快，这个城市里就会出现无数的小偷。在这些小偷中，有的可能是盗窃高手，有的可能毫无技术可言。假如这个城市开始整饬其治安，突然开展一场打击犯罪的「运动」，警察们开始恢复城市中的巡逻，很快，一批「学艺不精」的小偷就被捉住了。之所以捉住的是那些没有技术含量的小偷，是因为警察们的技术...
深入理解Goodfellow的GAN神经网络
m0_37876745的博客
04-08 1167
一个很好的博文：https://blog.youkuaiyun.com/on2way/article/details/72773771解释的很清楚
深入理解GANs(生成对抗网络)
choose_c的博客
10-20 718
本文与前文VAE出自同一作者，在此笔者进行翻译总结。 生成随机变量 从生成随机变量开始讨论，均匀分布变量可以通过伪随机数过程生成。生成随机变量的方法有很多，比如拒绝采样，Metropolis-Hasting algorithm和逆变换放法。逆变换法的思想就是均匀分布的变量通过累积分布概率(CDF)的逆函数得到新的分布。下图为通过逆变换法使用均匀分布得到高斯分布：蓝色：[0，...
深入理解GAN对抗生成网络
雷恩Layne
07-22 1193
文章目录什么是GAN纳什均衡GAN的学习过程GAN的局限性如何改善GAN的局限性 什么是GAN Generative Adversarial Networks，生成式对抗网络，Ian Goodfellow 在2014 年提出的一种生成式模型 基本思想来自博弈论的二人零和博弈（纳什均衡）, 由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习来训练 生成器的目的是尽量去学习真实的数据分布 判别器的目的是尽量正确判别输入数据是来自真实数据还是来自生成器 生成器和判别器就是一个矛和盾互相PK的过程 为了取得游戏胜利，
深入浅出 GAN·原理篇文字版（完整）| 干货
06-13 9216
这次的内容主要是想梳理 GAN 从 NIPS 2014 被提出，到 2017年5月，都有哪些重要的从原理和方法上的重要研究。一共覆盖了25篇重要论文（论文列表见本文最下方）。 引言：GAN的惊艳应用 首先来看看 GAN 现在能做到哪些惊艳的事呢？ GAN 可以被用来学习生成各种各样的字体——也就是说，以后字迹辨认这种侦查手段很可能就不靠谱啦！这个工
生成对抗网络GAN（六）深入理解生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）
zhaoguanghe的博客
08-12 8118
生成对抗网络(Generative adversarial nets,GAN)是Goodfellow等人在2014年提出的一种生成式模型。GAN是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，并由潜在分布生成新的数据样本；判别器是一个二分类器，判别输入是真实数据还是生成的样本。其优化过程类似于极小极大游戏，通过反向传播算法，最终目标可实现纳什均衡，即生成器完全获得真实数据样本的分...
深入浅出：GAN图像识别代码及数据集应用教程
本次提供的实例代码和手写图片数据集，为感兴趣的深度学习学习者提供了一个很好的起点，帮助他们理解GAN的工作机制并快速上手实验。随着对GAN应用的探索不断深入，未来我们可能会见证更多创新的诞生，比如在艺术创作...
深入浅出传统GAN网络及其在Matlab中的应用
资源摘要信息: "Matlab系列--GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，本文旨在浅显理解传统GAN，分享学习心得" 知识点详细说明: 1. GAN网络简介 GAN（生成对抗网络）是由Ian Goodfellow于2014年提出的一种深度学习...
深入浅出了解生成模型-1：GAN模型原理以及代码实战
个人Blog
05-11 720
生成对抗网络（GAN）是一种重要的生成模型，广泛应用于图像生成等领域。GAN由生成器（G）和判别器（D）组成，生成器负责生成数据，判别器则判断数据是来自真实分布还是生成器。两者通过对抗训练不断优化，生成器试图生成更逼真的数据，判别器则努力区分真假数据。GAN的核心思想是通过最小化生成器和判别器之间的对抗损失函数，使得生成的数据分布逐渐接近真实数据分布。训练过程分为两个阶段：首先优化判别器，然后优化生成器。
深入浅出GAN生成式对抗攻击代码入门指南
对于想要深入学习这一领域的初学者来说，理解GAN的原理、对抗性攻击的概念、以及实践中如何操作GAN代码，都是必不可少的基础。同时，在研究和应用这些技术时，还需要考虑到相关技术可能带来的安全与伦理问题，确保...
深度 | 生成对抗网络初学入门：一文读懂GAN的基本原理（附资源）
杨德龙的专栏
09-12 5198
生成对抗网络是现在人工智能领域的当红技术之一。近日，Sigmoidal.io 的博客发表了一篇入门级介绍文章，对 GAN 的原理进行了解释说明。另外，在该文章的最后还附带了一些能帮助初学者自己上手开发实验的资源（包含演讲、教程、代码和论文），其中部分资源机器之心也曾有过报道或解读，读者可访问对应链接查阅。
GAN学习笔记（一）——初探GAN
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天岚1993_量产机的博客
03-20 1万+
本文基于2014年的经典论文：Generative Adversarial Networks 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1406.2661一、感性认识 GAN的任务是“无中生有”。打个比方，我们想要造假币（但是不知道真币是什么样的），那么我们只能通过执法者的反馈，才知道我们造的假币到底够不够真。GAN网络里既有造假者，也有执法者，一来二去，执法者辨识力越来越高，造
GAN入门教程 | 从0开始，手把手教你学会最火的神经网络
zh538438的博客
06-18 1513
生成式对抗网络是20年来机器学习领域最酷的想法，这是一篇来自量子位翻译整理的学习方法，特地整理和转载分享给各位。
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
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【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
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STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
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