【GAN】WGAN介绍

最新推荐文章于 2024-05-06 15:35:13 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913
WGAN：WassersteinGAN
AI天才研究院
04-06 1273
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)是近年来机器学习领域最为热门和有影响力的创新之一。GANs通过训练两个互相对抗的神经网络模型 - 生成器(Generator)和判别器(Discriminator) - 来学习数据分布,从而生成与真实数据难以区分的合成数据。这种对抗训练的方式使得GANs能够生成出高质量的样本,在图像生成、语音合成、文本生成等诸多领域都有广泛应用。然而,GANs的训练过程往往存在不稳定性和难以收敛的问题。
WGAN学习笔记
weixin_43958800的博客
12-20 6520
WGAN学习笔记 刚刚接触深度学习三个月的小白，从现在开始记录自己的学习过程，希望各位能提出一些宝贵的意见。。 Wasserstein GAN 一、Introducion 无监督学习 如何学习一个可能的分布？学习一个density，通过定义一个参数densities，找到可以最大化似然我们数据的Pθ(θ是R中的d维向量） 如果真实数据是分布Pr ，Pθ是参数密度分布，目的就是要最小化KL（Pr||...
GAN与WGAN——对抗神经网络
糖公子没来过的博客
10-29 1514
GAN不是进行分类或图像识别语音识别等功能的，它的功能是通过深度学习网络学习到某些特征，然后自动生成符合这种特征的数据（比如图像等）。 GAN Generator Discriminator Generator是一个神经网络，负责将一组随机噪声生成一个图像 Discriminator也是一个神经网络，它负责判断由Generator生成的图像与真实图像之间的差距，并返回这个图像是真是假的判断。 无论是Generator还是Discriminator，它们的目的都是学习到真实Training Se
【人工智能基础】GAN与WGAN实验
最新发布
qq_56460466的博客
05-06 735
人工智能基础-gan与wgen实验
【深度学习】生成对抗网络GAN｜GAN、WGAN、WGAN-UP、CGAN、CycleGAN、DCGAN
m0_52427832的博客
10-21 3409
生成对抗网络由两个部分组成：生成器（Generator）和判别器（Distriminator） * 生成器：生成一个真实数据类似的数据分布（伪造数据） * 判别器：判断生成器生成的图片是真的还是假的（鉴别数据），类似于一个二分类器 在生成对抗模型框架中，有两个模型一个是生成模型G，一个判别模型D。生成器G根据隐含信息来随机生成观测数据，判别器D判别生成器生成的数据是真还是假。当判别器D判断生成器G生成了假数据后给生成器G一个惩罚，这导致生成器G被迫向“不受到”判别器D惩罚的方向进化学习，二者就构成了一个动态
gan，wgan对抗生成网络二次元头像训练数据集
07-05
龙龙老师教程gan，wgan 280M训练数据集，二次元头像，一共280M，原来的baidupan里的失效了。
WGAN与GAN的区别
Weberyoung的博客
05-08 2801
代码上与GAN的区别只有四点： 判别器最后一层去掉sigmoid 生成器和判别器的loss不取log 每次更新判别器的参数之后把它们的绝对值截断到不超过一个固定常数c 不要用基于动量的优化算法（包括momentum和Adam），推荐RMSProp，SGD也行 ...
GAN、WGAN、WGAN-GP5.docx
06-15
生成对抗网络（GAN）和其变种（WGAN、WGAN-GP）基于PyTorch实现和实验报告 生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，通过生成和判别两个网络模块，相互竞争和学习，生成逼真的数据。GAN由Goodfellow等人在2014年...
GAN、WGAN、WGAN-GP.rar
06-15
基于PyTorch实现生成对抗网络 拟合给定分布 要求可视化训练过程 实验报告 对比GAN、WGAN、WGAN-GP（稳定性、性能） 对比不同优化器的影响
GAN系列学习(2)——前生今世
学习AI算法，请关注微信公众号：机器学习算法全栈工程师……
12-17 2884
作者：刘威威编辑：李文臣       本文是GAN系列学习--前世今生第二篇，在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分，在此篇文章中，主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN的详细原理介绍以及他们对GAN的主要改进，并推荐了一些Github代码复现链接。       本文旨在对GAN的变种做一些梳理工作，详细请看下文。31.DCGAN【Paper】 ：
对抗生成网络(gan, wgan)二次元头像训练集
12-12
龙龙老师教程gan，wgan，二次元头像训练数据集，一共280M 龙龙老师教程gan，wgan，二次元头像训练数据集，一共280M 龙龙老师教程gan，wgan，二次元头像训练数据集，一共280M
WGAN-GP与WGAN及GAN的比较
Jak的博客
06-23 1万+
from datetime import datetime import os import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from six.moves import xrange data = np.load('final37.npy') data = data[...
GAN——WGAN
CodeTutor
02-22 9373
GAN存在着以下问题： 训练困难 训练不稳定，需要小心地平衡生成器和判别器的训练程度 生成器和判别器的loss无法指示训练进程 没有可以用来指示训练进程的损失函数，该函数值越小表明GAN训练得越好 生成样本缺乏多样性的问题 需要精心设计网络架构 想要理解WGAN如何解决这些问题，需要阅读以下两篇文章： Towards Principled Methods for Training Genera
GAN与WGAN
qq_40019838的博客
11-03 1325
文章目录GAN和WGANGAN判别网络生成网络训练GAN存在的问题训练稳定性模型坍塌改进方法：WGANWasserstein\text{Wasserstein}Wasserstein距离评价网络生成网络开源代码 GAN和WGAN GAN 生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks)是2014年由Goodfellow提出的模型。在GAN中，有两个网络进行对抗训练，一个是判别网络，目标是判断一个样本是真实数据还是由生成网络生成的数据，一个是生成网络，目标是生成判别网络
GAN生成对抗网络合集（四）：wGAN及wGAN-gp（附代码）
dexterod的博客
06-02 1万+
1 原始GAN存在问题        实际训练中，GAN存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题。这与GAN的机制有关。        GAN最终达到对抗的纳什均衡只是一个理想状态，而现实情况中得到的结果都是中间状态（伪平衡）。大部分的情况是，随着训练的次数越多判别器D的效果越好，会导致一直可以将生成器G的输出与真实样本区分开。
WGAN-GP(改进的WGAN)介绍
热门推荐
weixin_41036461的博客
09-04 4万+
源链接： http://www.twistedwg.com/2018/02/02/WGAN-GP.html WGAN是一篇好文章，但是在处理Lipschitz条件时直接把weight限制住也带来了一些问题，很快改进版的WGAN-GP便问世了，本文将带着大家一起看看 WGAN-GP的原理。 WGAN-GP是针对WGAN的存在的问题提出来的，WGAN在真实的实验过程中依旧存在着训练困难...
GAN 的训练问题与 WGAN
Larkii 的博客
03-26 363
link
WGAN介绍
weixin_41036461的博客
09-04 1万+
WGAN可谓是继原作GAN之后又一经典之作，本文将介绍一下WGAN WGAN的前作中对原始GAN存在的问题作了严谨的数学分析。原始GAN问题的根源可以归结为两点，一是等 价优化的距离衡量（KL散度、JS散度）不合理，二是生成器随机初始化后的生成分布很难与真实分布有不可忽略的重叠（上升到高维时）从而导致在判别器 优化的很好的时候生成器会有梯度消失的情况发生。对于生成分布与真实分布的重叠问题在W...
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