通俗的理解一下生成式对抗网络（GAN）

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通俗理解理解对抗生成网络（李宏毅GAN课程笔记总结）
Tong_jy的博客
03-24 605
直观理解GAN 将任意vector作为生成器generator的输入，用于生成generated sample。其中generator可以是一个函数或一个神经网络 将生成器生成的generated sample输入判别器disriminator，由判别器判断该sample是否是生成器生成的。若判断为是生成器生成的数据，判为低分；否则判为高分。其中判别器可以是一个函数或一个神经网络 如何训练GAN（GAN算法流程） 1.初始化生成器G和判别器D 2.每一轮训练包含两个部分 固定G的参数，训练优化D的参
GAN（生成式对抗网络）简介
qq_41771998的博客
04-04 1万+
相比于其他生成模型，GAN具有更高的生成能力和更好的生成效果，因此受到了广泛的关注和研究。在未来的发展中，我们可以看到GAN的模型结构和训练方法不断改进，生成模型的质量和多样性不断提高，从而更好地服务于各个领域的应用。GAN在图像生成中的应用最为广泛。GAN在图像生成、文本生成、语音生成等领域都取得了很好的应用效果，未来的发展趋势将是在更广泛的领域中应用，例如医疗、金融、教育等领域。GAN目前主要是在有标签数据集上进行训练，未来的发展趋势将是非监督学习，即在无标签数据集上进行训练，提高模型的泛化能力。
【深度学习】生成式对抗网络（GAN）从通俗了解到深化理解
点赞的都能无bug通过！
05-24 560
简介： 生成式对抗网络（GAN）是一个最新的研究领域，主要用在图像技术方面的图像生成和自然语言方面的生成式对话内容。简单说：就是机器可以根据需要生成新的图像和对话内容。 通俗理解： 让我们假设这样一种情景：你的邻居正在举办一场非常酷的聚会，你非常想去参加。但有要参加聚会的话，你需要一张特价票，而这个票早就已经卖完了。 而对于这次聚会的组织者来说，为了让聚会能够成功举办，他们雇佣了一个合格的安全机构...
生成式对抗网络（GAN）如何快速理解？这里有一篇最直观的解读
雷克世界
01-08 6012
原文来源：freeCodeCamp作者：Thalles Silva「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、KABUDA让我们假设这样一种情景：你的邻居正在举办一场非常酷的聚会，你非常想去参加。但有要参加聚会的话，你需要一张特价票，而这个票早就已经卖完了。而对于这次聚会的组织者来说，为了让聚会能够成功举办，他们雇佣了一个合格的安全机构。主要目标就是不允许任何人破坏这次的聚会。为了做到这一点，他们在会场入口处
E. 深度学习 --- 生成式对抗网络（GAN） 之概述
micklongen的专栏
10-24 307
E. 深度学习 — 生成式对抗网络（GAN） 之概述 概述 组成部分 Generator：类似 encoder无法学习 component 和 component 之间的关系 Discriminator：类似 Seq2Seq 的Decoder 类比 Teacher - Student 伪钞制作者 - 警察 Unconditional GAN 基本流程：一次迭代的流程 第一步：Discriminator 输入：两类数据 原始数据 Generator 生成的数据 输出 原始数据为
通俗易懂的生成式对抗网络（GAN）讲解
小木的博客
04-21 9992
通俗易懂的生成式对抗网络（GAN）讲解话说深度学习框架，大家最能想到的是卷积神经网络（CNN），这玩意大家用来做叫图像识别的东西，很火。可是呢，深度学习是不断发展的，不断地有新的玩意出来。在2014年的时候，一种叫做生成式对抗网络（GAN）的东西横空出世了。发明者是一个叫做Lan Goodfellow的男人，先说一下这个姓有多牛批。Good翻译成中文就是“好”，Fellow翻译过来就是“人”，加在...
通俗易懂说模型：生成对抗网络（GAN）
最新发布
威哥说编程
04-04 883
生成器（Generator）：负责生成“假数据”。判别器（Discriminator）：负责判断数据是真实的还是生成的（“假数据”）。这两个部分通过对抗的方式共同训练。生成器就像一个艺术家，它的任务是尽可能画出一张“假画”，让别人看不出来它是假的。判别器就像一个鉴赏家，它的任务是判断一幅画是否真实，如果是假的就要指出来。两者就这样进行对抗，直到生成器变得非常强大，能够生成非常真实的数据，而判别器也不断提高判断的准确性。
深度学习之生成对抗网络（GAN）
weixin_43775295的博客
11-13 2598
​ 某个模式(mode)出现大量重复样本，例如：​ 上图左侧的蓝色五角星表示真实样本空间，黄色的是生成的。生成样本缺乏多样性，存在大量重复。比如上图右侧中，红框里面人物反复出现。
[李宏毅老师深度学习视频] 生成式对抗网络(GAN)【持续更新】
Bessie_Lee
08-26 1619
在李宏毅老师的视频中，并没有一开始就讲解什么是GAN，他先引入一个问题，为什么会有生成式对抗网络呢？他采用了一个小游戏进行介绍。游戏说明：一个小精灵可以从一个出发点出发到任意画面的位置去，我们根据小精灵的到达位置去训练一个network模型，从而预测到小精灵的位置。然而，出现了一个很离谱的画面：小精灵在转弯的时候居然分裂成了两个，还带上了虚影（？？这是什么离谱位置，转弯不成，直接分裂人物？？）为什么会有这种分裂的问题出现呢？...
学习笔记|生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）——让机器学习具有创造力
oXiLang的博客
03-09 2844
了解一下什么是 “生成”，什么是 “对抗”，使得网络模型更具创造力，可以画画、制作音乐等
你真的了解生成式对抗网络GAN的工作原理吗？（白话+数学公式推导）
Miracle8070
02-27 7079
1. 写在前面 今天完成了生成对抗网络GAN的学习，从基本原理到数学公式，从对GAN的一知半解到了解了全貌，感觉还是收获颇多，所以趁着学习的GAN在脑海中逗留的一刻，赶紧进行总结和整理。 这样能使学习到的知识逗留的更长久一些吧。 对世界理解的最高境界就是能创造世界，作为生成模型的两座大山之一，生成式对抗网络（Generative Adversial Networks）自从问世以来就颇受瞩目。相对于...
生成式对抗网络(GAN)综述——粗浅入门
sir_chai的博客
12-22 1万+
2017年十月份时做了关于GAN综述的PPT汇报(http://download.youkuaiyun.com/download/sir_chai/10104778)，并上传了PPT及相关参考资料，这篇博文主要是对PPT进行解读。第一页今天我要给大家介绍的是GAN（GenerativeAdversarial Networks）生成式对抗网络的研究进展与展望，GAN是一个比较新的生成模型方法，在2014年由Hi...
生成对抗网络(GAN)简单梳理
时光杂货店
09-19 6万+
网上已经贴满了关于GAN的博客，写这篇帖子只是梳理下思路，以便以后查阅。 关于生成对抗网络的第一篇论文是Generative Adversarial Networks 0 前言GAN(Generative Adversarial Nets)是用对抗方法来生成数据的一种模型。和其他机器学习模型相比，GAN引人注目的地方在于给机器学习引入了对抗这一理念。回溯地球生物的进化路线就会发现，万物都是在不
(转) 简述生成式对抗网络
a1424262219的博客
11-16 424
简述生成式对抗网络 【转载请注明出处】chenrudan.github.io 本文主要阐述了对生成式对抗网络的理解，首先谈到了什么是对抗样本，以及它与对抗网络的关系，然后解释了对抗网络的每个组成部分，再结合算法流程和代码实现来解释具体是如何实现并执行这个算法的，最后给出一个基于对抗网络改写的去噪网络运行的结果，效果虽然挺差的，但是有些地方...
简单理解与实验生成对抗网络GAN
热门推荐
我爱智能
05-26 14万+
之前GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，火的不行，本文旨在浅显理解传统GAN，分享学习心得。现有GAN网络大多数代码实现使用python、torch等语言，这里，后面用matlab搭建一个简单的GAN网络，便于理解GAN原理。GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：Generative Adversarial Net,可以细细品味。 分享一个目前各类GAN的一个论文整理集合 再分享一个目前各
【神经网络】——生成式对抗网络（GANs）的快速理解
锟金铐鏜鏜鏜
09-17 1万+
链接： https://mp.weixin.qq.com/s/1Wiewk_tdzTFvRZInnjiIw 生成式对抗网络（GANs） 生成式对抗网络（GAN）是一个最新的研究领域，主要用在计算机视觉方面的图像生成和NLP方面的生成式对话内容。简单说：就是机器可以根据需要生成新的图像和对话内容。 【摘要】GAN是由Goodfellow等人于2014年设计的生成模型。在GAN设置中，两个...
生成式对抗网络（GAN）相关问题汇总（较全面）
Briwisdom的博客
11-11 3万+
今年暑假在北京大学参加了一个月的人工智能DeeCamp训练营培训，期间实践课题是：基于文本的图像生成，用到了各种GAN网络对比试验结果。当时只是想着实验各种GAN看效果，对于每一个GAN都有什么改进一知半解。接下来还要指导一篇基于GAN的水下图像生成本科生毕设，现在整理一下网上的资源，慢慢学习。 0. GAN简介 GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是...
生成对抗网络（GAN）是干什么用的？
choushi5845的博客
08-31 4万+
什么是生成对抗网络？生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）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。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminativ...
GAN(生成式对抗网络)通过CIFAR-10实例理解
EMIvv的博客
08-01 4784
大数据实验学习打卡第N次记录 一、什么是GAN（生成式对抗网络） 生成式对抗网络（Generative Adversarial Network）是由Goodfellow等人于2014年提出的，它可以替代VAE来学习图像的潜在空间，能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区分从而生成相当逼真的合成图像！ 举个通俗的栗子： 一名伪造者试图伪造一副达芬奇的画作，于是他将自己的一些赝品与达芬奇的真迹混在一起，并将其展示给一位艺术商人，艺术商人对每幅画的真实性进行评估，并向伪造者给出反馈，告诉他达芬奇的真迹应该具有
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