Triple Generative Adversarial Nets

最新推荐文章于 2025-07-26 15:26:11 发布
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本文介绍了Triple GAN的组成：分类器C、生成网络G和判别网络D，并探讨了其目标函数及全局最优解的问题。通过引入标准监督损失函数改进分类器，优化算法流程。提供代码参考链接。

这里写图片描述

triple-GAN由三部分组成:

(1)分类器C

(2)生成网络G

(3)判别网络D

分类器C和生成网络G的输出都输入判别网络D,目标函数为:

这里写图片描述

上式达到均衡的条件是 p(x,y)=(1−α)pg(x,y)+αpc(x,y) ,这表明C,G趋向于与输入数据同分布.虽然满足该条件,但仍无法保证

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阅读小结：Generative Adversarial Nets
郑哲东的博客
08-26 7424
这是Ian Goodfellow大神的2014年的paper，最近很火，一直没看，留的坑。 中文应该叫做对抗网络 What： 同时驯良两个模型：一个生成模型G（获得数据分布），一个区分模型D（预测输入是真实的，还是G中产生的） G的训练目标就是最大化D犯错误的可能，这样G这个生成模型就越厉害。 这个框架很像两个人在玩游戏。 整个系统里只用了bp，没有马尔可夫链或者其他推理的神经
东南大学 崇志宏 转载“目前的对抗学习文献” 其中Triple GAN值得关注！！
chognzhihong_seu的博客
04-28 5528
东南大学 崇志宏 转载 关于生成对抗网络（GAN）的新论文每周都会出现很多，跟踪发现他们非常难，更不用说去辨别那些研究人员对 GAN 各种奇奇怪怪，令人难以置信的创造性的命名！当然，你可以通过阅读 OpanAI 的博客或者 KDNuggets 中的概述性阅读教程，了解更多的有关 GAN 的信息。 在这里汇总了一个现在和经常使用的GAN论文，所有文章都链接到了 Arxiv 上
生成对抗网络（GAN）
最新发布
m0_54570435的博客
07-26 1062
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）由Ian Goodfellow等人于2014年提出，通过对抗训练机制开创了生成模型的新范式。其核心思想是构建两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——在博弈中共同进化：其中：G：生成器，将随机噪声z映射到数据空间D：判别器，评估输入来自真实数据还是生成样本p_data：真实数据分布p_z：噪声先验分布（通常为标准正态分布）
论文笔记：Triplet Network
hongbin_xu的博客
10-15 1万+
原论文：DEEP METRIC LEARNING USING TRIPLET NETWORK Triplet Network 1、四个问题 要解决什么问题？ 实质上，Triplet Network是Siamese Network的一种延伸，要解决的问题与Siamese Network的基本一致。 与Siamese Network一样，适用于解决样本类别很多（或不确定），然而训练数据集的样本数又...
生成对抗网络Generative Adversarial Nets资料
自然语言处理大菜鸟--HsingWang
01-08 2414
1. Generative Adversarial Nets http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets 2. 深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向 | 硬创公开课 http://www.leiphone.com/news/201701/Kq6FvnjgbKK8Lh8N.html 3.
生成对抗网络GANs（笔记一）主线
qq_21210467的博客
08-19 1万+
生成式对抗网络（Generative Adversarial Nets, GAN） 一、发展历程： 最开始接触GANs是因为想了解有关于在少量数据的情况下如何做数据增广。然后就了解到了DCGAN生成手写数字的案例，简直是惊为天人，然今才逐渐开始了解生成对抗网络的思想。到了后来一直想用生成对抗网络的思想做语音识别和语音合成这一方面，一直找到合适的资料。再后来，鬼使神差的想结合GANs来做毕业论文...
GAN汇总
简简单单
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3D-ED-GAN - Shape Inpainting using 3D Generative Adversarial Network and Recurrent Convolutional Networks 3D-GAN - Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial...
生死看淡，不服就GAN
m0_37731956的博客
10-28 514
Conditional GAN的判别器基本上所有的文献都采用如下的结构，给定输入和条件，由判别器判断图片的真实性或者输入与条件是否匹配，即二选一或全都是。 个别几篇文献采用如下结构，输入X判断图片是真实的还是生成的，同时还能判断输入和条件是否匹配。 [Augustus Odena et al., ICML, 2017] [Takeru Miyato, et al., ICLR, 2018] [Ha...
“Triplet network”三元组网络阅读笔记
dingze7757的博客
02-25 2489
记录《DEEP METRIC LEARNING USING TRIPLET NETWORK》阅读笔记 文章总体内容： 作者在前人提出的多个特征提取方法的基础上提出Triplet network模型，通过比较距离来学习有用的变量（深度学习中拟合出函数），在多个不同的数据集显示Triplet network比直接计算方法的Siamese network模型效果更好。 Triple...
Generative Adversarial Nets论文笔记
InMKaKui的博客
10-14 807
GAN网络结构 两个模型：两个模型都是多层感知机，第一个先定义输入噪声向量，映射到数据空间，获取生成器对样本数据的分布，并生成虚假样本；第二个输出一个标量，表示样本来自真实数据而不是生成数据的概率 蓝色虚线是判别器D，绿色实线是生成器G生成的虚假数据的分布P(G)，黑色虚线是真实数据的分布Px，下方的两个横线表示x=G(z)这个将噪声z映射到x的趋势。从a到d，随着迭代的进行，G的分布...
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11-18
利用PyTorch搭建基础生成对抗网络（GAN），详情可参考博客：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121401742
论文阅读TripleNet: Triple Attention Network for Multi-Turn Response Selection in Retrieval-based Chatbot
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03-05 2123
https://arxiv.org/pdf/1909.10666.pdf 基于检索的聊天机器人的多轮响应选择的三重注意力网络 Github：https://github.com/wtma/TripleNet 论文贡献： 使用triple attention来建模三元输入<context、query、response>，而不是传统的<context、response&g...
PN-Net: Conjoined Triple Deep Network for Learning Local Image Descriptors-论文解读
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核心思想：核心思想：三重态内最小负距离应大于正距离。 在本中，提出了使用Triple Deep Network ，不仅计算正样本之间的距离，还计算了正负样本之间的距离。 具体可以查看Triple Deep Network，可以看到关于如何计算两个之间最小距离和与负样本之间的最大距离。 根据Triplets networks正负样本的关系，可以建立损失函数，该损失函数主要...
重读经典：《Generative Adversarial Nets》
10点43的博客
11-10 1万+
GAN论文逐段精读【论文精读】 GAN论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.2661
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我们提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架，在新框架中我们同时训练两个模型：一个用来捕获数据分布的生成模型G，和一个用来估计样本来自训练数据而不是G的概率的判别模型D，G的训练过程是最大化D产生错误的概率。
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GAN网络系列之（一） --- Generative Adversarial Nets ---文末附代码 论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.2661， 1.简述 作者提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架，在新框架中同时训练两个模型：一个用来捕获数据分布的生成模型G，和一个用来估计样本来自训练数据而不是G的概率的判别模型D，G的训练过程是最大化D产生...
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