【论文精读】(CGAN)Conditional Generative Adversarial Nets

最新推荐文章于 2024-01-30 23:45:00 发布
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#深度学习 #计算机视觉 #卷积神经网络

该博客介绍了Conditional GANs，如何通过类标签和额外信息条件训练生成模型，以控制数据生成模式，并展示了在MNIST和MIRFlickr25000数据集上的实验。文章探讨了生成模型的扩展，以及其在多模态学习和图像标签生成中的潜力。

Conditional Generative Adversarial Nets

关于原版的生成对抗网络模型以及公式推导可以参考：【论文精读】对Generative Adversarial Net的一点理解

摘要

​ 生成对抗网络最近介绍了一种新的方法来训练生成模型。本文将介绍生成对抗网络的条件版本，通过简单的输入数据 y y y来构建，作者希望生成器和辨别器都能够被训练。

​ 作者展示了此模型能够生成以类标签为条件的 M N I S T MNIST MNIST数字。

​ 作者还展示此模型如何能够用来学习一个多模态模型，并且提供了一个图像标签应用的初级例子，在这个例子中作者演示了这种方法是如何生成描述性标签的，而这种标签并不是训练标签的一部分。

1. 介绍

​ 作者先介绍了当前训练生成模型的难点，介绍了 G o o d f e l l o w Goodfellow Goodfellow提出的 G A N GAN GAN的优点。

​ 然后作者认为在无条件的对抗网络中，被生成的数据的模式没有控制。通过对模型施加额外的信息条件，就有可能监督数据生成的过程。这种条件可以基于类标签，也可以基于部分用语修复的数据，甚至是来自不同模态的数据。

​ 本文中作者展示了如何构建条件对抗网络，并且演示了两个实验，一个在 M I N I S T MINIST

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Conditional Generative Adversarial Nets（CGAN）
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论文阅读之cGAN:Conditional Generative Adversarial Nets #Abstract 本文提出了条件-生成对抗网络（Conditional-GAN),Generator和Discriminator的输入数据除了随机噪声外还多了标签y，从而可以通过GAN生成不同class label的图像，用于更好的引导单模态图像生成以及多模态学习下的生成图像标签等。 
 

# Section I Introduction
 

生成模型中的生成对抗网络有效地规避了一些不好近似的概率运算，
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08-27
条件生成对抗网络（CGAN，Conditional Generative Adversarial Networks）是生成对抗网络（GANs）的一个变体，由Goodfellow等人在2014年提出的基础GAN模型发展而来。GANs是一种深度学习框架，它包含两个神经网络：...
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生成式对抗网络（Generative Adversarial Nets，简称GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。GAN由两个主要部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成数据，而...
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09-27 923
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Conditional Generative Adversarial Nets（小白学GAN 五）
fan1102958151的博客
05-27 934
原文链接：https://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf 简介 核心思想：在判别器与生成器的输入中加上标签等而外信息作为条件信息来约束生成器。 相比原始的GAN所生成的图片只能拟合到整个训练集X的数据分布，而无法控制具体生成其中某种标签的数据。但是如果加上了标签信息作为而外的信息输入，我们就能以此来对生成数据具体拟合范围进行约束，用不同的标签就能生成不同的数据。感性上来理解，判别器不仅要判断输入图片是否为真，还要判断输入图片与标签是否匹配，只不过两个任务由判别器一次完成罢了
PaperNotes(5)-Conditional Generative Adversarial Nets
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碎碎念 参加jittor比赛，热身赛中使用的GAN模型，想起自己还没真正使用过GAN，希望通过这个机会学习下 引入 想要真正地理解世界，就应该能够生成世界的种种组成。因此出现了生成模型； 生成模型是说，我们随机地生成一些图片（以图片任务为例），使得这些图片能够尽可能地描绘真实世界； 然而这个标准很难量化去衡量（怎么样才算真实？），因此提出生成对抗网络GAN，同时设计生成器和判别器两个部分，生成器的任务是努力生成能够以假乱真的图片，而判别器的任务是尽可能区分生成的图片和真实图片；这样评判标准就清晰了，即是真
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天地玄黄 魑魅魍魉 风花雪月 商角徵羽
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GAN是最近训练生成模型方法中很新颖的一种方式。在此基础上，我们提出了一种需要输入训练数据和标签y的条件GAN。CGAN能生成MNIST数据集类似的图片。我们还说明了该模型可以用于学习多模态模型，并提供了一个用于图形标签的应用程序的初步实例，在这个示例中，我们演示了这个方法如何生成不属于训练标签的描述性标签。
CGAN论文解读
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标题：Conditional代表有条件的，Generative表示生成式模型， Adversarial即对抗网络， Nets是networks的缩写直译为条件生成对抗网络。摘要：围绕GAN，提出自己的想法：通过对输入数据y的简单修改，在生成器和判别器上给予一定的限制条件。然后，作者通过MNIST的手写数据集的生成模型，试图论证此模型可以用于多模态领域，并且可以生成不属于训练标签的描述性标签。
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