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

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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