浅析生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）

最新推荐文章于 2025-04-14 10:45:34 发布
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分类专栏： 深度学习 数学 机器学习
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导语

聚焦GANs

训练GANs：双人游戏

GANs的卷积神经网络架构

一些有趣的例子

生成模型的分类 

总结 

导语

除却变分自编码器VAE（Variational Auto-Encoder）, 生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)同样也是一种生成模型（Generative Model）。 

VAE中比较恶心的是隐变量z的求解，我们通常使用以下公式生成隐变量z的概率分布，通常假设p(z)服从标准正态分布（参数\mu和\sigma可调整）。

VAE的问题就在于我们无法对其进行直接优化， 而是根据可能性推导和优化下限（相关博文后面会更新，详细推导VAE的整个过程）。

在VAE中，我们是通过假设隐变量z的概率密度，这是一

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一文读懂「GAN，Generative Adversarial Network」生成对抗网络
女王の专属领地
11-06 643
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，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。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（）和判别模型（）的互相博弈学习产生相当好的输出。定义：生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器判别器(Discriminator。
浅析生成对抗网络（GAN）—— Generative Adversarial Nets
trillion_power的博客
03-03 2421
这两天在学习Goodfellow大神的生成对抗网络，想在此写此博文来对GAN做一个回顾，也能更深化自己对GAN Nets的理解。（本人还是深度 学习的小白枚，如有讲解不清楚的地方，还请广大博主指导。）主要思想对于大多数的深度学习网络，还都是搭建好一个固定的网络，本着一定的目的通过数据去训练该网络直到学到一个很好地效果，以此为目的。如：Alexnet做分类，Lenet用来做mnist手写数字识别。但是
Generative Adversarial Networks
03-25
Generative Adversarial Networks，GAN，一种深度学习算法的论文
Generative Adversarial Networks（生成对抗网络GAN，DCGAN）
nakaizura
03-13 2万+
Generative Adversarial Networks GAN的想法很简单，一言以蔽之：以假乱真。 Generative（生成）：GAN实际上可以看作是一个生成数据的工具。目标就是通过学习让自身生成更加真实的数据。 Adversarial （对抗）：既然能够以假乱真，对抗的自然就是识别真假的警察了。 所以GAN 主要包括了两个部分： 生成器 （Generator ）：生成器努力使生成的图像...
生成对抗网络（GAN）原理详解
最新发布
sjtu_wyy的博客
04-14 1360
生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出，是一种通过对抗训练生成高质量数据的框架。其核心思想是让两个神经网络（生成器 GGG 和判别器 DDD）在博弈中共同进化：生成器试图生成逼真的假数据，而判别器试图区分真实数据与生成数据。这种对抗过程最终使生成器能够生成与真实数据分布高度接近的样本。本文详细推导了GAN的损失函数，并给出GAN存在的一些理论问题和改进建议，最后给出代码
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）
热门推荐
Joe的博客
01-04 5万+
1. 简介 首先简要介绍一下生成模型（Generative model）与判别模型（Discriminative mode）的概念： 生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。 判别模型：对条件概率P(Y|X)P(Y|X)进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)
weixin_36670529的博客
05-31 1万+
目录 一、生成对抗网络原理 1、模型的起源 2、模型的结构和损失函数 二、对GAN的改进 1、零和博弈 2、非饱和博弈 3、最大似然博弈 三、GAN的训练 四、GAN面临的问题 1、很难达到纳什均衡点 2、无法有效监控收敛状态 3、模型崩溃 4、不适合离散输出 五、GAN的应用 1、图像生成 2、由文本生成图片 3、超分辨Super-Resolution 一、生...
生成对抗网络介绍与原理分析
知行_那片天
05-10 2271
生成对抗网络介绍与原理分析简介生成对抗网络就是利用生成模型G和判别模型D的的相互博弈，提升生成模型的生成能力和判别模型的判别能力，直至生成模型所生成的与原始数据难以分辨。原理 判别模型D：不断优化D，使其输入真实数据x时输出1，输入生成数据G(z)时输出0. 生成模型G：不断优化G，使其生成的数据被判断为真（输出1）.公式 最大化D:D(X)->1,D(G(z))->0,log内趋近于1，整个
MATLAB实现简单GAN网络原理浅析与代码分享
为了解决这些问题，研究者们提出了多种改进版的GAN，例如DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）、WGAN（Wasserstein Generative Adversarial Networks）和CycleGAN等。 在本资源中，作者还...
对抗神经网络(Adversarial Nets)的介绍[1]
一个想要改变世界的IT slave的专栏
10-03 4万+
对抗NN简介 概念介绍 对抗名字的由来及对抗过程 对抗NN的模型 对抗NN的模型和训练 判别网络D的最优值 模拟学习高斯分布 对抗NN实验结果 《生成对抗NN》代码的安装与运行 对抗网络相关论文 论文引用 一、对抗NN简介 大牛Ian J. Goodfellow 的2014年的《Generative Adversative Nets》第一次提出了对抗网络模型，短短两年的时间，这个模型在深
Generative Adversarial Network (GAN)
01-30
本PPT介绍了Generative Adversarial Network (GAN) 的基本思想.
生成式对抗网络Generative Adversarial Networks(GANs)
hellozhxy的博客
08-30 993
1. 前言 2. 参考资料 3. 研究背景 4. GAN的框架 4.1 对抗框架(Adeversarial Nets) *关于“无监督学习”的说明 4.2 Minimax two-player game(Loss) 4.3 Training procedure 5. GAN的应用 6. 结语 1. 前言 GAN(Generative Adversarial Networks)，是生成对抗网络于2014年由Ian Good fellow在他的论文Generative Adversarial Nets提出。 在
【机器学习】生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks | GAN)
linjiuxiansheng的博客
06-11 962
生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks，简称GAN) 是一种强大的深度学习模型，用于生成具有逼真感的图像、音频和文本等内容。GAN 的核心理念是通过训练两个神经网络，生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator)，它们相互对抗、相互学习，以提高生成器生成数据的质量。本文将介绍GAN的基本原理、工作流程以及应用场景，旨在为新手小白提供一个简单易懂的入门指南。
机器学习-34-GAN-01-Generative Adversarial Network(GAN,生成式对抗网络)
迷雾总会解
01-14 2042
生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，又称GAN，一般读作“干！”）计算机科学领域里是一项非常年轻的技术，2014年才由伊安·好伙伴教授（Ian Goodfellow，这姓氏实在是太有趣以至于印象深刻）系统地提出。但是一经提出，就引发了学术界对GAN如火如荼的研究，同时在最原始的GAN的基础上，针对不同的应用场景提出了许多GAN的变体。使用GAN网络，输入已知数据，计算机可以学习并创建全新的合成数据。Facebook AI部长Yann LeCun对GAN的评价是"Ge
Generative Adversarial Networks 生成对抗网络的简单理解
somTian的博客
05-13 1754
这几年在机器学习领域最亮最火最耀眼的新思想就是生成对抗网络了。这一思想不光催生了很多篇理论论文，也带来了层出不穷的实际应用。Yann LeCun 本人也曾毫不吝啬地称赞过：这是这几年最棒的想法！
【paddleGAN学习笔记】 GAN介绍
qq_49894993的博客
05-19 1640
文章目录GAN简介GAN的公式GAN的演进图谱DCGANImprovedGANPACGANWGANCycleGANVid2VidPGGANStackGANBigGANStyleGAN参考 GAN简介 GAN最直接的应用在于数据的生成，也就是通过GAN的建模能力生成图像、语音、文字、视频等等。 目前，GAN最成功的应用领域主要是计算机视觉，包括图像、视频的生成，如图像翻译、图像上色、图像修复、视频生成等。 此外GAN在自然语言处理，人机交互领域也略有拓展和应用。 近期，GAN在娱乐方向的应用一直在不断增长
[Deep Learning] Generative Adversarial Networks (GANs)
华北小龙虾的博客
06-07 359
Generative Adversarial Networks是深度学习的一种技术，主要目标是生成近似于真实数据分布的新数据。它是由两部分组成：Generator和Discriminator。Generator：Generator的任务是生成新的数据样本。在训练过程中，generator接收到一组随机噪声z，并通过该噪声生成数据。初期，generator生成的数据并不能很好的模仿真实的数据分布，但是随着训练的进行，generator将能够生成更好的模仿真实数据的样本。
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