生成式对抗网络论文解读

原生GAN详解
最新推荐文章于 2024-10-23 12:13:53 发布
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#神经网络 #机器学习 #深度学习 #人工智能 #算法

资料来源：【论文复现代码数据集见评论区】全网最细讲解，原生GAN带你窥探无中生有生的奥秘~

Generative Adversarial Nets

Net后面跟着一个s代表：不只一个网络，代表很多个网络。多个网络之间的关系是Adversarial对抗的。多个网络之间互相对抗，彼此作用产生的效用是生成式模型Generative。

所以从标题出发：看出几个对抗性的网络来搭建了一个生成式的网络模型。

前期知识储备：

卷积神经网络、概率论（贝叶斯公式）、机器学习、pytorch

 生成器的目标是学习到样本的数据分布，从而能生成样本欺骗判别器；

判别器的目标是判断输入样本是生成/真实的概率。

 

formula

 

公式中P(AB)为事件AB的联合概率。即A和B同时发生的概率。

最低0.47元/天 解锁文章
CGAN：条件生成式对抗网络
新兴IT民工的专栏
05-21 840
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。
必读论文 | 生成对抗网络经典论文推荐10篇
Arnetminer的博客
06-08 3602
生成式对抗网络（Generative adversarial networks, GAN）是当前人工智能学界最为重要的研究热点之一。其突出的生成能力不仅可用于生成各类图像和自然语言数据，还启发和推动了各类半监督学习和无监督学习任务的发展。 生成对抗网络是一种包含无监督学习的模型，通过(无监督地)向有标签样本学习其数据分布来生成类似的样本，这种过程更类似于人类学习外界知识时候采用的无监督方式。生成对抗网络可以改善一般网络模型过于依赖数据数量及标签的缺点，是近几年内最有可能提升人工智能系统性能的网络结构之.
学习GAN必须阅读的10篇论文
魔图互联
03-22 1173
生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。 目录： DCGAN Improved Techniques for Training GANs Conditional GANs Progressively Growing GANs BigGAN StyleGAN CycleGAN Pix2Pix ...
生成式对抗网络论文阅读整理
06-29 359
我对目前GAN经典的及最新的较有影响力的论文进行了阅读与整理，目前仅完成了论文梗概的总结。后续将会分篇详细介绍。 归类 题目 发表 贡献概要 理论 Generative Adversarial Nets (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio) NIPS2014 ...
生成对抗网络GAN论文解读及原理分析
weixin_46238823的博客
03-24 2016
作者提出了一个通过对抗性过程估计生成模型的新框架，在该框架中，将同时训练两个模型：生成模型G：捕捉数据分布。在统计学中，确定数据的分布就可以生成数据。判别模型D：估计一个样本的概率。分辨这个样本是来自训练数据，还是来自于G生成的。对于G的训练过程是最大化D犯错的概率。这个框架对应于一个极小极大的两人博弈。这在GAN的目标函数中可以明确体现，D会希望这个目标函数越大越好，G则希望该目标函数越来越小。G和D的对抗就体现在这个目标函数中。
生成式对抗网络必读论文
qq_35892623的博客
12-06 817
生成对抗网络 必读的论文   https://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf   f-GAN：Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization https://arxiv.org/abs/1606....
生成对抗网络GAN论文总结+复现代码(已完成29篇)
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GAN论文总结
GAN（生成对抗网络2014论文）
08-17
**五、论文解读** "Generative Adversarial Nets"这篇原始论文详细介绍了GANs的基本原理、训练方法以及实验结果。而"Generative Adversarial nets鉴赏.pdf"可能是对该论文的中文译版，方便中国读者理解。阅读这两篇...
PSGAN——姿态稳健型可感知空间式生成对抗网络论文详细解读与整理
weixin_44814867的博客
09-02 1748
PSGAN——姿态稳健型可感知空间式生成对抗网络论文详细解读与整理1.摘要2.什么是PSGAN？3.主要贡献4.整体模块5.目标函数6.实验结果——部分化妆和插值化妆7.定量比较8.参考论文及博客 论文：https://arxiv.org/pdf/1909.06956.pdf Github：https://github.com/wtjiang98/PSGAN 1.摘要 在迁移学习领域，有一个任务名为妆容迁移（makeup transfer），即将任意参照图像上的妆容迁移到不带妆容的源图像上。很多人像美化应用
【论文精读】GAN：Generative Adversarial Nets 生成对抗网络
weixin_47748259的博客
03-14 1898
生成模型 G 捕获数据分布，生成模型的任务是尽量使得判别模型犯错生成模型是要对整个数据的分布进行建模，从而能够生成各种分布。分布是一个一般化的词，在统计学的眼里，整个世界是通过采样不同的分布得到的，所以想要生成东西，目的就是要去抓住整个数据的分布。判别模型 D 估计样本来自训练数据而不是G的概率。
最新《生成式对抗网络GAN进展》综述论文
12-26
生成对抗网络(GANs)在过去的几年里得到了广泛的研究。可以说，它们最重要的影响是在计算机视觉领域，在这一领域中，图像生成、图像-图像转换、面部属性处理和类似领域的挑战取得了巨大进展。
论文解析八： GAN：Generative Adversarial Nets（生成对抗网络）
最新发布
kaszxc的博客
10-23 1732
文章提出了一个新的framework（framework通常是一个比较大的模型）用来估计生成模型，通过对抗的过程，同时会训练两个模型**生成模型G：**用来抓取整个数据的分布（生成模型就是要对整个数据的分布进行建模，使得能够生成各种分布，这里的分布就是指的生成图片、文字或者电影等，在统计学中，整个世界是通过采样不同的分布来得到的，所以如果想要生成东西，就应该抓取整个数据的分布）**辨别模型D：**用来估计样本到底是从真正的数据生成出来的还是来自生成模型生成出来的。
【读点论文】生成对抗网络 GAN
白水空空
11-21 1879
Generative Adversarial Nets 生成器主要从一个低维度的数据分布中不断拟合真实的高维数据分布，而判别器主要是为了区分数据是来源于真实数据还是生成器生成的数据，他们之间相互对抗，不断学习，最终达到Nash均衡，即任何一方的改进都不会导致总体的收益增加，这个时候判别器再也无法区分是生成器生成的数据还是真实数据。 通过对抗过程来估计生成模型，在这个框架中，我们同时训练两个模型: 用来拟合数据分布的生成网络G 用来判断输入是否“真实”的判别网络D。 在训练过程中，
论文GAN（生成对抗网络）的一些解读
几度热忱的博客
10-31 2716
GAN(Generative Adversarial Nets)全称为对抗生成网络，其结构主要有两个部分①生成器（Generator）②鉴别器（Discriminator），本文将对论文GAN（生成对抗网络）进行详细解读与公式推导
生成对抗网络（GAN）论文原文详解
coder_kang的博客
12-13 1万+
最近在学习生成对抗网络的相关知识，首先接触到的当然是Ian Goodfellow的原始论文，文章中作者很简要的阐明了GAN的基本算法，同时也给出该算法可行的理论证明。该模型通俗点说可以利用已有的数据对模型进行训练，训练完成后，该网络能够自动的生成与原始数据相似的数据。举例来说，我给网络投喂一些 ...
生成式对抗网络GAN与DCGAN
zxcqlf的博客
03-27 1042
1、GAN简介 GAN全称：Generative Adversarial Networks，生成对抗网络，作者Ian Goodfellow 发表于2014年的一篇论文：Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adversarial nets[C] // Advances in neural information pro...
【毕业论文】| 基于生成对抗网络的图像风格动漫化迁移
sunrisekkk的博客
07-10 2090
校优秀本科毕业论文，基于生成对抗网络技术的图像风格动漫化迁移~
论文笔记——Generative Adversarial Nets生成对抗网络
weixin_44177594的博客
01-20 517
Abstract 1 Introduction 2 Related work 3 Adversarial nets 4 Theoretical Results 5 Experiments 6 Advantages and disadvantages 7 Conclusions and future work
【论文】【生成对抗网络五】Wasserstein GAN （WGAN）
梦想是要有的，万一实现了呢！
08-01 3072
Wasserstein GAN （WGAN）我们引入了一种我们认为是WGAN的算法，这是传统GAN训练的替代方案。在这个新模型中，我们展示了我们可以提高学习的稳定性，摆脱模式崩溃等问题，并提供有意义的学习曲线，对调试和超参数搜索有用。此外，我们证明了相应的优化问题是合理的，并提供了扩展的理论工作，突出了与分布之间其他距离的深层联系。
全面解读生成式对抗网络：GAN的理论与实践
生成式对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow于2014年提出。其目的在于通过模型之间的相互竞争和学习来生成新的、高质量的数据。在GAN中，包含两个关键部分：生成...
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