深度学习笔记一：生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）

最新推荐文章于 2025-03-09 11:56:34 发布
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分类专栏： 深度学习Deep Learning 文章标签： 深度学习 网络 生成对抗网络
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【深度学习】生成对抗网络Generative Adversarial Nets
gongdiwudu的专栏
07-29 7590
本文是GAN网络的原始论文，发表于2014年，我们知道，对抗网络是深度学习中，CNN基础上的一大进步； 它最大的好处是，让网络摆脱训练成“死模型”到固定场所处去应用，而是对于变化的场景，网络有一个自己的策略； 这是非常值得研究的课题。 本文记录了原始论文，作为长期参考系保存。
李宏毅P1-学习笔记：生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Nets)
AnneQiQi的博客
11-21 1816
Generative Adversarial Network (GAN)于2014年提出。论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 李宏毅对抗生成网络(GAN)国语教程(2018): https://www.bilibili.com/video/av24011528?from=search&seid=13805566188303016426 ...
【paddleGAN学习笔记】 GAN介绍
qq_49894993的博客
05-19 1632
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
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）
热门推荐
Joe的博客
01-04 5万+
1. 简介 首先简要介绍一下生成模型（Generative model）与判别模型（Discriminative mode）的概念： 生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。 判别模型：对条件概率P(Y|X)P(Y|X)进行建模，不关心数据如何生成，主要是寻找不同类别之间的最优分类面，例如LR，SVM等
《Generative Adversarial Nets》-GAN：生成对抗网络，一场伪造者与鉴定师的终极博弈
最新发布
qq_73704268的博客
03-09 1376
而是通过模型学习数据分布。计算更高效，尤其在。
Generative Adversarial Nets (GAN)
weixin_30359021的博客
08-10 166
目录 目标 框架 理论 数值实验 代码 Generative Adversarial Nets 这篇文章，引领了对抗学习的思想，更加可贵的是其中的理论证明，证明很少却直击要害. 目标 GAN，译名生成对抗网络，目的就是训练一个网络来拟合...
Generative Adversarial Nets
Yan_Joy的博客
02-28 1522
相比于传统的识别、分类工作，生成对抗网络以一种逆向的思维，让计算机有了一定的创造能力。这种创造在实际中有更大的意义，甚至在复杂的工作中也能取得良好的效果。首先看一下最初的Goodfellow的工作：Generative Adversarial Nets。介绍关于GAN，论文中有一个很恰当的比喻： The generative model can be thought of as analogou
学习笔记：生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）(附代码)
SusanZhang1231的博客
06-22 6005
同时训练两个模型：（1）生成模型G，不断捕捉训练库里真是图片的概率分布，将输入的随机噪声转变成新的样本（即假数据），使其像是一个真的图片。（2）判别模型D，用来估计一个样本来自训练数据的概率，即它可以同时观察真是和假造的数据，并判断这个数据的真假（这个数据是不是从数据集中获取的图片）。在训练的过程中让两个网络互相竞争。刚开始的时候这两个模型均未经过训练，然后生成模型产生一张假数据欺骗判别模型，判别模
李沐精读论文：GAN《Generative Adversarial Nets》by Ian J. Goodfellow
iwill323的博客
12-15 3569
李沐精读论文——GAN 《Generative Adversarial Nets》by Ian J. Goodfellow
Generative Adversarial Nets(生成式对抗网络)
励志的小胡子
04-29 1336
Abstract(摘要) 我们提出了一个通过对抗过程来评估生成模型的新框架，其中我们同时训练两个模型：捕获数据分布的生成模型G，以及评估样本来自训练数据而不是生成模型G的概率的判别模型D。G的训练过程是最大化D犯错误的概率。该框架对应于极大极小化双人游戏。在任意函数G和D的空间中，存在唯一的解决方案，其中G用来逼近训练数据分布并且达到和G相等，为1/2。在G和D由多层感知器定义的情况下，整个系统...
Generative Adversarial Networks
11-25
Generative Adversarial NetworksGenerative Adversarial NetworksGenerative Adversarial Networks
Generative Adversarial Nets(生成对抗网络)
mjl_cv的博客
08-28 701
Generative Adversarial Nets(生成对抗网络) 　　生成对抗网络通过一个对抗步骤来估计生成模型，它同时训练两个模型：一个是获取数据分布的生成模型$G$，一个是估计样本来自训练数据而不是$G$的概率的判别模型$D$。$G$的训练步骤就是最大化$D$犯错的概率。这个框架对应于一个二元极小极大博弈。在任意函数$G$和$D$的空间中...
[Deep Learning] Generative Adversarial Networks (GANs)
华北小龙虾的博客
06-07 348
Generative Adversarial Networks是深度学习的一种技术，主要目标是生成近似于真实数据分布的新数据。它是由两部分组成：Generator和Discriminator。Generator：Generator的任务是生成新的数据样本。在训练过程中，generator接收到一组随机噪声z，并通过该噪声生成数据。初期，generator生成的数据并不能很好的模仿真实的数据分布，但是随着训练的进行，generator将能够生成更好的模仿真实数据的样本。
Generative Adversarial Networks（生成对抗网络GAN，DCGAN）
nakaizura
03-13 2万+
Generative Adversarial Networks GAN的想法很简单，一言以蔽之：以假乱真。 Generative（生成）：GAN实际上可以看作是一个生成数据的工具。目标就是通过学习让自身生成更加真实的数据。 Adversarial （对抗）：既然能够以假乱真，对抗的自然就是识别真假的警察了。 所以GAN 主要包括了两个部分： 生成器 （Generator ）：生成器努力使生成的图像...
Self-Attention Generative Adversarial Networks
qq_36356761的博客
06-10 1712
Self-Attention Generative Adversarial Networks Han Zhang(Rutgers University), Ian Goodfellow(Google Brain), Dimitris Metaxas(Rutgers University),Augustus Odena(Google Brain) 引言 任务：图像生成/图像合成 问题：传统方...
Graphical Generative Adversarial Networks
qq_36356761的博客
06-25 820
Graphical Generative Adversarial Networks Chongxuan Li, Max Welling, Jun Zhu, Bo Zhang Abstract Graphical GAN, 建模图像的结构信息（最近的好几篇工作都是围绕这个问题） 两种训练方法：global algorithm treats all variables as a wholel,...
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