DCGAN: "Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Network"...

最新推荐文章于 2024-07-30 11:21:27 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/bingmang/p/9887705.html
本文介绍了一种深度卷积生成对抗网络（DCGAN），它将卷积神经网络（CNN）与生成对抗网络（GAN）相结合，显著提高了非监督学习的表现。通过在Generator和Discriminator中使用CNN，DCGAN能够学习到复杂的数据分布，生成高质量的图像，并展现出良好的泛化能力。此外，文章还探讨了DCGAN的训练细节，验证了其在不同任务上的能力，并对其内部工作原理进行了深入分析。

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- Alec Radford, ICLR2016

原文：https://arxiv.org/abs/1511.06434

论文翻译：https://www.cnblogs.com/lyrichu/p/9054704.html

代码实现：https://github.com/sunshineatnoon/Paper-Implementations/blob/master/dcgan/dcgan.py

ABSTRACT

CNN在监督学习上有着很多的成就，但是在非监督学习上却没有大的进展。

作者将CNN和GAN结合，使得Generator和Discriminator都学习到了很好的层次表达能力（hierarchy representations）和很好的泛化能力（general image representations）。

1 INTRODUCTION

用GAN作为feature extracotrs，从大量未标注的数据中学习到特征表达后，用于监督学习，是一个很热门的研究领域。

GAN提供了一个替代最大似然的技术，但学习过程缺乏启发式成本函数（heuristic cost function），例如像素独立均方误差（pixel-wise independent mean-square error）。

GAN有一个问题就是训练非常不稳定，常常得到没有意义的结果。

2 RELATED WORK

3 APPROACH AND MODEL ARCHITECTURE

4 DETAILS OF ADVERSARIAL TRAINING

5 EMPIRICAL VALIDATION OF DCGANs CAPABILITIES

6 INVESTIGATING AND VISUALIZING THE INTERNALS OF THE NETWORKS

7 CONCLUSION AND FUTURE WORK

转载于:https://www.cnblogs.com/bingmang/p/9887705.html

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