如何理解 GAN

最新推荐文章于 2022-12-08 13:51:09 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/s1162276945/article/details/79594762
本文通过一个生动的比喻——火眼金睛的猴子与善于伪装的妖精的故事，介绍了生成对抗网络(GAN)的基本原理。猴子扮演的是判别器的角色，而妖精则作为生成器，两者之间的互动揭示了GAN的工作机制。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

IRGAN
RNNMF
GAN: 妖精和悟空的故事
猴子(火眼金睛)和妖精(伪装者，变成人的模样)
判别器：猴子
生成器：妖精

GAN是什么意思？它与传统生成模型有什么不同？
m0_74693860的博客
06-26 2964
生成器的目标是生成尽可能逼真的样本，而判别器的目标是区分生成器生成的样本和真实样本。两个模型相互竞争并不断调整自己的参数，直到生成器可以生成足够逼真的样本，以至于判别器无法区分真实样本和生成样本。它是一种机器学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，通过对抗训练的方式来生成具有逼真性的数据样本。多样性和创造性：由于GAN的生成器学习了真实数据的分布，它可以生成具有多样性和创造性的样本。生成器和判别器只需要使用未标记的真实样本进行对抗训练，就可以生成逼真的样本。
深入理解GAN网络
最新发布
zcg1942的博客
09-05 1402
创造性地提出了对抗训练来代替人工指定的loss。之前的初步理解了一下，感觉还是不到位，在这里再稍微深入一点。
GAN的理解总结
xiaoyaolangwj的博客
06-24 1073
资料整理自：李宏毅2021春机器学习课程 深度学习有两种模式： 一种是判别式模型，一种是生成式模型。 前面我们接触的大多是判别式模型，简单说底层思维的本质是分类，要么是对整个图像类别的分类判断（图像分类），要么是对图像中区域的类别判断（目标检测），甚至说图像中每个元素点的类别判断（语义分割）。这些都是判别式模型。 另外一种是生成式模型，使人们对计算机创造力（创作力）的需求。我们在生成式模型中的需求是希望生成与我们期望数据（或已有数据集）非常相关或者非常近似的数据。 如下图：我们希望和也就是说生成数
通俗理解GAN
l15201的博客
04-22 572
GAN的主要结构包括一个生成器G（Generator）和一个判别器D（Discriminator）。 G：一个生成图片的网络，它接收一个随机噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)； D：一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D(x)代表x为真实图片的概率。 如果为1，就带包100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实图片。 在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D，而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来
GAN学习总结一 GAN基本概念理解
happyday_d的博客
12-30 8103
GAN学习总结一 ​ GAN（Generative Adversarial Network）生成式对抗网络，由Ian Goodfellow 首先提出，是近两年来最热门的东西，仿佛什么都可以利用GAN来产生，最近在进行图像超解像相关工作，也看到了利用GAN进行超解析相关工作，看了一些资料和李弘毅老师的视频，做一些学习笔记，后续能温故而知新。 1.什么是GAN？ ​ GAN启发自博弈论中的二人零和博弈...
通俗理解生成对抗网络GAN
hellozhxy的博客
12-02 1566
0. 引言 自2014年Ian Goodfellow提出了GAN（Generative Adversarial Network）以来，对GAN的研究可谓如火如荼。各种GAN的变体不断涌现，下图是GAN相关论文的发表情况： 图1 GAN相关论文发表情况 大牛Yann LeCun甚至评价GAN为 “adversarial training is the coolest thing since sliced bread”。 那么到底什么是GAN呢？它又好在哪里？下面我们开始进行介绍。 1. GAN的
2-理解GAN的两大护法G和D1
08-03
首先，注意一点，GAN 操作的数据不一定非得是图像数据，不过为了更方便解释，我在这里用图像数据为例解释以下 GAN：稍微解释以下上图，z 是随机噪声(就是随机生
gandissect：基于Pytorch的工具，用于可视化和理解GAN神经元。 https：gandissect.csail.mit.edu
02-04
是一种检查生成对抗网络（GAN）的内部表示的方法，以了解内部单元如何与人类可解释的概念保持一致。 它是一部分。 此存储库可让您剖析GAN模型。 它以静态摘要或交互式可视化形式提供解剖结果。 试试我们的交互式，...
GAN培训过程的可视化工具：深入理解GAN训练动态
资源摘要信息:"GAN（生成对抗网络）培训过程的可视化工具gan-vis是一个专门为GAN设计的可视化平台...但不管怎样，gan-vis为探索和理解GAN的复杂行为提供了一个强有力的工具，特别是对于初学者和经验丰富的AI研究人员。
深入理解GAN对抗生成网络
雷恩Layne
07-22 1064
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，
【机器学习】什么是GAN 小孩都看得懂的 GAN
热门推荐
daman1985的专栏
12-08 1万+
​ GAN 的全称是 Generative Adversarial Network，中文是生成对抗网络。 一言以蔽之，GAN 包含了两个神经网络，生成器（generator）和辨别器（discriminator），两者互相博弈不断变强，即生成器产出的东西越来越逼真，辨别器的识别能力越来越牛逼。 ​
理解GAN的原理
qq_41632558的博客
12-10 1016
理解GAN的原理 Generative生成Adversarial对抗Nets网络是新深度学习的一项技术，通过下面的一张图片，来解释下这种技术的原理。 人物设定：GAN是一个造假钞的造假者，他要造假钞就必须有一台印钞机（也就是GAN中的生成网络），他光有一台印钞机可能还不够，他需要用一台验钞机来看下他伪造的假钞能不能骗过别人（验钞机就是GAN中的鉴别网络）。印钞机（生成网络）的目标是把一张白纸印成...
GANs综述
kuxingseng123的博客
11-26 1357
慢慢的将各种GAN模型都好好研究一番，争取搞个零样本学习方式。
深度学习 —— 生成对抗网络（GAN）—— 一文读懂GAN的原理
qq_19300283的博客
07-12 2367
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（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法，
GAN的初略理解
gailj
01-20 3548
结合李宏毅老师机器学习2021——GAN课程和网上查阅的资料，总结一下对GAN的理解 GAN的本质是什么   GAN本质是分布的拟合。 详细说就是，把输入的向量拟合成特定的分布。例如，输入一个随机向量，另外给一堆二次元图像，要求将这个随机向量生成二次元的头像，其实就是将这个向量，拟合为二次元的分布形式，训练完成后生成的图片与真实的二次元图片是分不开的（很相似）。因此它的本质还是一个拟合问题。 GAN真的创造新的信息了吗？   我认为是没有的。因为它的本质只是一个学到了原始数据分布的生成模型，所生成的图片
对GAN的理解
qxqsunshine的博客
11-10 876
1、网络是怎么判断两幅图像相似的？ 判别器D输出值是一个概率值，其公式为：，当D（x）的值越大，说明pg(x)越小，   判别器D的训练目标可以看成是条件概率 P=（Y=y|x）的最大似然估计，当y=1时，说明x来自于pdata，当y=0时，说明x来自与pg（x） 则极大极小问题可以变形为：   理解篇： 随机噪声图片通过生成网络生成合成图像，该图像其实就是一个数据分布Pz()，...
如何理解GAN的minimax
fine_0007的博客
11-06 2967
如何理解GAN的minimax 原始公式： minimax规则解释可见https://en.wikipedia.org/wiki/Minimax 此处min和max的目标均是公式中的损失函数，这是对于真假输入两种情况判别器交叉熵损失的求和。 其中minimax在此条件下的含义是，首先寻求使损失最大（判别效果最佳）的判别器，其次是在此情况下使损失最小的生成器。 但是在实际训练中二者可以交替训练，也可以一起训练。 ...
[转载]--令人拍案叫绝的Wasserstein GAN
supercloud的专栏
02-07 7058
文章转载自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913 令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 郑华滨 · 2 天前 在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文《Wassertein GAN》却在Reddit的Machine Learning频道火了，连Goodfellow
GAN[3]：DCGAN CNNs在GAN中的应用，100+行代码实现
hiudawn
06-22 4175
UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS DCGAN DCGAN和GAN原理基本是差不多，只是它把原本GAN中的生成模型G和判别模型D的多层感知机改成了两个神经网络（CNN）。但是还对网络的结构做了一定的调整。 取消pooling层。G采用...
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