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GAN存在的问题关于原始的GAN存在的问题，可以看我专栏里面GAN原理那篇文章，这篇文章主要用于记录BEGAN的原理及代码实现。介绍BEGAN是Google在17年3月提出的，这篇论文和GAN的最大的区别在于他可以解决传统GAN存在的模式崩溃，难以训练，难以控制生成器和判别器的平衡等问题。GAN之后出现的DCGAN,WGAN,WGAN-GP等都是使用了概率估计的方法，BEGAN的做法是不是去...

GAN理论推导在知乎上看到一个对GAN推导得十分仔细的文章，写得非常好，我准备按照他的思路推导一下GAN的理论。GAN的原理

介绍CycleGAN是2018年发表于ICCV17的一篇论文，可以让2个图片相互转化，也就是风格迁移，如马变为斑马，斑马变为马。网络结构CycleGAN总结构有4个网络，第一个为生成网络G:X—>Y;第二个网络为生成网络F:X—>Y。第三个网络为对抗网络命名为Dx，鉴别输入图像是否为X；第四个网络为对抗网络命名为Dy，鉴别输入图像是不是Y。...

前言CGAN这篇论文算是十分的简单了，和DCGAN的篇幅比起来不知道少到哪里去了，我这里主要挑选了论文中的主要片段进行理解CGAN的原理\quad论文提出了GAN的有条件（限制）的版本，在数据中添加一个数据 y ，y 是在生成器和辨别器中都需要考虑的。对抗网络相对于马尔科夫决策链优点众多：梯度下降时，只需要反向传播算法，在学习规程中不需要做推断，许多因素以及因素之间的相互关系可以在模型中融合...

论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.06434论文题目Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(DCGAN下的无监督表征学习)我认为读paper无论别人讲得多好，也一定要取读论文原文，或许差距就在地方拉开摘要近年例...

一，GAN的原理介绍\quadGAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是： ∙∙\bulletG是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。 ∙∙\bulletD是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入...

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