什么是 生成式对抗网络

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#深度学习 #机器学习 #人工智能 #神经网络

生成式对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs) 是一种由生成器和判别器组成的深度学习模型。生成器的目的是生成和真实数据相似的数据，而判别器的目的是区分生成器生成的数据和真实数据。两者在训练过程中相互博弈，生成器试图生成更逼真的数据而判别器试图更好的区分真假。

长野君
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生成对抗网络(Generative Adversarial Network)
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CGAN：条件生成式对抗网络
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基于最基本的GAN网络，后面衍生出了大量的生成式网络，接下来准备将这些各种各样的GAN网络的论文进行一下解读。这一篇来说一下CGAN，条件生成式对抗网络。CGAN的这篇论文比较短：《Conditional Generative Adversarial Nets》，只有7页，内容也不多，主要就是在GAN网络的基础上增加了一些先验知识，也可以说是label。
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生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种深度学习模型，它基于博弈论中的二人零和游戏概念，由两个神经网络组件——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器的目标是创建与...
生成式对抗网络GAN综述
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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...
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）
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1 GANs 的结构 生成式对抗网络 GANs 包括两个部分： 生成器（Generator） ：用于生成“假”样本。生成器从先验分布中采得随机信号，经过神经网络的变换，得到模拟样本。 判别器（Discriminator） ：用于判断输入的样本是真实的还是合成的。判别器既接收来自实际数据集的真实样本，也接收来自生成器的模拟样本，判别器需要判断输入的样本是真实数据还是生成器的模拟（假）数据。 从上面可以看出，生成器和判别器是对抗的关系，生成器要尽可能生成出让判别器失败的样本，而判别器要尽可能识别出生成器的假
生成式对抗网络GAN
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判别式模型和生成是模型的区别： 假设研究对象为变量为x,类别变量为y,则： 判别式模型： 按照一定的判别准则，从数据中直接学习决策函数y=f(x)或者条件概率分布p(y|x;a)作为预测的模型 典型的判别模型包括：k近邻法，决策树，最大熵模型，支持向量机等 只是对给定的样本进行分类，不关心数据如何生成。 生成式模型： 从数据中学习联合概率分布p(x,y),其之后可以转变为p(y|x)作为预测模型，例如利用条件概率分布p(y|x)=p(x,y)/p(x) 根据生成假设，哪个类别最有可能生成这个样本 生成对抗网
到底什么是生成式对抗网络 GAN？
肖朋伟
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到底什么是生成式对抗网络 GAN？ 先来看一下 百度百科-GAN 的解释 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。...
【paddleGAN学习笔记】 GAN介绍
qq_49894993的博客
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文章目录GAN简介GAN的公式GAN的演进图谱DCGANImprovedGANPACGANWGANCycleGANVid2VidPGGANStackGANBigGANStyleGAN参考 GAN简介 GAN最直接的应用在于数据的生成，也就是通过GAN的建模能力生成图像、语音、文字、视频等等。 目前，GAN最成功的应用领域主要是计算机视觉，包括图像、视频的生成，如图像翻译、图像上色、图像修复、视频生成等。 此外GAN在自然语言处理，人机交互领域也略有拓展和应用。 近期，GAN在娱乐方向的应用一直在不断增长
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生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）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。它启发自博弈论中的二人零和博弈（two-player game），两位博弈方分别由生成模型（generative model）和判别模型（discriminative model）充当。判别模型用于判断一个给定的图片是不是真实的图片（从数据集中获取的图片），生成模型的任务是去创造一个看起来像真的图片一样的图片。两个模型一起对抗训练。
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