深度学习笔记十：生成对抗网络再思考f-GAN

参考李宏毅2017深度学习课程
最新推荐文章于 2025-10-02 15:08:58 发布
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#深度学习 #GAN

博客内容提及参考李宏毅2017年的深度学习课程，涉及深度学习领域知识。
深度学习笔记——生成对抗网络GAN
haopinglianlian的博客
11-29 3021
本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。
【机器学习|学习笔记】基于生成对抗网络的孪生框架（GAN-based Siamese framework，GSF）详解，附代码。
2401_89898861的博客
05-16 1234
【机器学习|学习笔记】基于生成对抗网络的孪生框架（GAN-based Siamese framework，GSF）详解，附代码。
f-GAN翻译
Cosimo359的博客
10-02 1089
因为前两天要作小组汇报，怕讲不清，所以干脆细细翻译一遍，也是初学者，挂一漏万，大家指正。 生成式神经采样器是用前馈神经网络来实现采样的概率模型。它得到一个随机向量的输入，并从由网络权重定义的概率模型中输出一个样本。这些模型很有表现力，允许高效的样本和微分运算，但是不能用于计算似然或边缘化。生成式对抗训练方法可以通过运用一个起辅助作用的判别神经网络来训练生成模型。我们展示了生成对抗过程只是更普遍的...
机器学习-38-GAN-05-General Framework of GAN(fGAN，GAN的一般框架)
迷雾总会解
01-14 1252
之前在讲GAN的时候，提到我们实际是在用Discriminator来衡量两个数据的分布之间的JS divergence，那能不能是其他类型的divergence来衡量真实数据和生成数据之间的差距？又如何进行衡量？（虽然在实作上用不同divergence结果没有很大差别）
李弘毅老师GAN笔记（五），fGAN
taoyafan的博客
09-14 1953
这一节课是说明 GAN 不一定用 JS divergence，可以用别的 divergence。理论挺厉害的，但是实作可能没什么用。   目录 1 f-divergence 的定义  2 Fenchel Conjugate（共轭） 3 fGAN 的作用/GAN 存在的问题 3.1 问题1 Mode Collapse 3.2 问题2 Model Dropping 3.3 解决思路 ...
周志华最新演讲：深度学习为什么深？有多好的人才，才可能有多好的人工智能...
weixin_34376562的博客
04-16 620
昨天，2018京东人工智能创新峰会举行，京东集团副总裁、AI 平台与研究部负责人周伯文揭开了京东技术布局下的 AI 战略全景图。这个全景图概括起来说就是“三大主体、七大应用场景和五个人工智能产业化的布局方向”，即：以 AI 开放平台 、AI 基础研究、AI 商业创新三个主体，通过产学研相结合，高端人才培养，以及核心人才引进打造科技能力，将 AI 用于金融...
F-GAN更高一层看GAN
liangwqi的博客
12-05 1079
今天介绍一篇比较经典的工作，作者命名为f-GAN，他在文章中给出了通过一般的ff散度来构造一般的GAN的方案。可以毫不夸张地说，这论文就是一个GAN模型的“生产车间”，它一般化的囊括了很多GAN变种，并且可以启发我们快速地构建新的GAN变种（当然有没有价值是另一回事，但理论上是这样）。 局部变分# 整篇文章对ff散度的处理事实上在机器学习中被称为“局部变分方法”，它是一种非常经典且有用的估算...
深度学习笔记38-生成对抗网络GAN入门(Pytorch)
最新发布
m0_67869333的博客
10-02 829
import os## 创建文件夹os.makedirs("./images/", exist_ok=True) # 记录训练过程的图片效果os.makedirs("./save/", exist_ok=True) # 训练完成时模型保存的位置os.makedirs("./datasets/mnist", exist_ok=True) # 下载数据集存放的位置## 超参数配置b1 = 0.5b2 = 0.999n_cpu = 2。
深度学习笔记九：生成对抗网络GAN(基本理论)
谢小小XH
07-22 3411
生成对抗网络的基本原理和思想
GAN生成对抗网络学习笔记
2301_77799531的博客
05-16 459
（Generative Adversarial Network）对抗神经网络是一种，由一对神经网络组成：生成器和判别器。生成器的目的是学习生成数据的分布，它将随机噪声作为输入并生成与真实数据相似的输出。判别器的目的是学习将生成器生成的数据与真实数据区分开来。生成器和判别器在训练过程中相互对抗，生成器尝试生成越来越真实的数据来欺骗判别器，而判别器尝试识别哪些数据是真实的哪些是生成的。
f-GAN
weixin_30271335的博客
02-27 230
学习总结于国立台湾大学 ：李宏毅老师 f-GAN: Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization 本文Outline 一句话介绍f-GAN: you can use any f-divergence 一. 回顾GAN的basic idea： 我们想要machine...
关于深度学习的一点思考
weixin_30593261的博客
11-14 302
原文链接：http://m.elecfans.com/article/664646.html 周志华,南京大学教授，计算机系主任，南京大学人工智能学院院长，欧洲科学院外籍院士，美国计算机学会 (ACM)、美国科学促进会 (AAAS)、国际人工智能学会 (AAAI) 、国际电气电子工程师学会 (IEEE) 、国际模式识别学会 (IAPR)、国际工程技术 (IET/IEE) 等学会的会士，实现了 A...
f-GAN学习笔记
weixin_42365868的博客
07-06 561
f-GAN作为GAN的变种之一，它在真实数据的分布与生成数据的分布之间DIvergence（差距）的测量方面做出了改进，即使用F-Divergence来代替，其中F的意为函数function，它可以是KL(进而构成KL散度)、JS(进而构成JS散度)、W(进而构成Wasserstein散度)等等。其通式如下： Df(P∣∣Q)=∫xq(x)f(p(x)q(x))dxD_f(P||Q)=\int_xq(x)f(\frac{p(x)}{q(x)})dxDf​(P∣∣Q)=∫x​q(x)f(q(x)p(x)​)d
【GANs学习笔记】（五）fGAN——深度理解GAN理论
a312863063的博客
10-30 7170
2. fGAN――深度理解GAN理论     fGAN其实想要表达的就是一件事，不只是JS divergence，任何的divergence（统称为f-Divergence）都可以被放到GANs的架构中去。 我们先来看一下fGAN的证明（如果不感兴趣可以直接跳到△处）。     设定P和Q是两个不同的
f-GAN简介：GAN模型的生产车间
Paper weekly
02-15 1481
©PaperWeekly 原创 ·作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络今天介绍一篇比较经典的工作，作者命名为 f-GAN，他在文章中给出了通过一般的 f 散度来构造一般...
fGAN:General Framework of GAN
北国觅梦
11-26 287
f-GAN训练和f-散度的性质
欢迎来到道的世界
09-15 986
f散度是深度学习中一个非常重要的数学概念，值得细细琢磨一番。
f-gan生成对抗神经网络进阶第一级
weixinhum
02-04 1396
在之前我们做始祖Gan的数学推导的时候，其实留下了一堆坑（不知道你注意到了没有哈哈）。当然，牛逼的人就是这样的，指明了一条光明大道，让人知道从哪里走，然后剩下的一些坑坑洼洼刚刚好就能帮助一些博士、硕士毕业或者一些人评副教授、教授啥的。 这篇文章介绍的f-gan就是填的其中一个坑，那就是给V(G,D)V(G,D)V(G,D)这个函数一个更加通用的描述。在始祖文章里面，这个函数是直接写出来的，虽然知道...
【李宏毅2020 ML/DL】P78 Generative Adversarial Network | fGAN: General Framework of GAN
记录学习痕迹的公众号：Piper蛋窝
08-07 871
从数学角度，证明了可以选用任何散度函数训练GAN。此外，这将影响数据拟合的效果。
GAN论文笔记：对抗生成与深度学习的突破
GAN（Generative Adversarial Networks）是一种革命性的深度学习架构，它由Ian Goodfellow等人在2014年提出，旨在解决深度生成模型面临的挑战。GAN的核心思想是将生成模型（Generator, G）与一个辨别模型...
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