这篇笔记基于上一篇<关于GAN的一些笔记>. 1 GAN的缺陷 由于 $P_G$ 和 $P_{data}$ 它们实际上是 high-dim space 中的 low-dim manifold,因此 $P_G$ 和 $P_{data}$ 之间几乎是没有重叠的 正如我们之前说的,如果两个分布 $P,Q$ 完全没有重叠,那么 JS divergence 是一个常数 $\log⁡(2)$. 由于最优的 generator 是 我们在普通的 GAN 中,最小化的是 $P_{data}$ 和 $P_G$…

图像识别和自然语言处理是目前应用极为广泛的AI技术,这些技术不管是速度还是准确度都已经达到了相当的高度,具体应用例如智能手机的人脸解锁.内置的语音助手.这些技术的实现和发展都离不开神经网络,可是传统的神经网络只能解决关于辨识的问题,并不能够为机器带来自主创造的能力,例如让机器写出一篇流畅的新闻报道,生成一副美丽的风景画.但随着GAN的出现,这些都成为了可能. 什么是GAN? 生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks)是一种近年来大热的深度学习模型,…

出处:arxiv 2016 尚未出版 Motivation 根据文字描述来合成相片级真实感的图片是一项极具挑战性的任务.现有的生成手段,往往只能合成大体的目标,而丢失了生动的细节信息.StackGAN分两步来完成生成目标:Stage-I从文字中生成低分辨率的大体框架和基本色彩,Stage-II以文字和Stage-I中生成的基本框架图为输入,生成高分辨率的具体细节.运用StackGAN可以生成当前state_of_art的256*256分辨率的文字转换图像.训练数据集采用了CUB and Oxfo…

GAN存在问题 训练困难,G和D多次尝试没有稳定性,Loss无法知道能否优化,生成样本单一,改进方案靠暴力尝试 WGAN GAN的Loss函数选择不合适,使模型容易面临梯度消失,梯度不稳定,优化目标不定导致模型失败,WGAN,找到了更为合适的Loss函数,使得梯度呈线性,事实上WGAN对判别器权重进行了区间限制,使得权重控制在一定范围内,使得梯度更大概率的呈线性增长. WGAN特点 无需平衡D,G的训练组合 解决collapse model(模型崩溃)问题,保证样本多样性 结构更改简单有效 改进…

目录 1 Divergence 1.1 Kullback–Leibler divergence 1.2 Jensen–Shannon divergence 1.3 Wasserstein distance 2 GAN 2.1 Theory 2.2 Algorithm Objective function for generator in real implementation Code 运行结果 1 Divergence 这是一些比较重要的前置知识. 1.1 Kullback–Leibler d…

参考资料 GAN原理学习笔记 生成式对抗网络GAN汇总 GAN的理解与TensorFlow的实现 TensorFlow小试牛刀(2):GAN生成手写数字 参考代码之一 #coding=utf-8 #http://blog.csdn.net/u012223913/article/details/75051516?locationNum=1&fps=1 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt…

在一篇博客GAN网络从入门教程(一)之GAN网络介绍中,简单的对GAN网络进行了一些介绍,介绍了其是什么,然后大概的流程是什么. 在这篇博客中,主要是介绍其数学公式,以及其算法流程.当然数学公式只是简单的介绍,并不会设计很复杂的公式推导.如果想详细的了解GAN网络的原理,推荐去看李宏毅老师的课程.B站和Youtube上面都有. 概率分布 生成器 首先我们是可以知道真实图片的分布函数\(p_{data}(x)\),同时我们把假的图片也看成一个概率分布,称之为\(p_g = (x,\theta)\)…

论文笔记:Towards Diverse and Natural Image Descriptions via a Conditional GAN ICCV 2017 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Dai_Towards_Diverse_and_ICCV_2017_paper.pdf Implementation(Torch): https://github.com/doubledaibo/gancapt…

深度学习课程笔记(八)GAN 公式推导 2018-07-10  16:15:07…

本篇文章为Goodfellow提出的GAN算法的开山之作"Generative Adversarial Nets"的学习笔记,若有错误,欢迎留言或私信指正. 1. Introduction GAN模型解决的问题 作者在首段指出了本课题的意义--能够避免深度生成模型中的两个局限性: (1)最大似然估计等相关策略中难以处理的概率计算: (2)在生成环境中难以利用分段线性单元的优势. PS:深度生成模型是为了从原始的样本数据中模拟出数据分布,进而产生符合这一分布的新的样本. GAN模型的构成…