以下内容纯属经验之谈,无公式推断!部分内容源自其他博客或课程,并已标注来源. 问题篇[1] 1.模式崩溃 在某个模式(mode)下出现大量重复样本,如左图中,生成的样本分布靠得很近,较聚集,可视化如右图,表现为生成多个相同或相似度很高的样本,缺乏多样性. 2.模式丢失 顾名思义,某些模式(mode)没有,同样缺乏多样性,虽然生成的样本已经尽可能拟合真实分布,分布也不聚集,但是存在某些模式的丢失,例如下图中人物,除了肤色变化,人物没有任何变化. 3.难以收敛 训练阶段,生成损失和判别损失一致不下降…

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene…

GAN 自从被提出以来,就广受大家的关注,尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响,但是这么好的理论是否可以成功地被应用到自然语言处理(NLP)任务呢? Ian Goodfellow 博士 一年前,网友在 reddit 上提问道,生成式对抗网络 GAN 是否可以应用到自然语言处理上.GAN 理论的提出者,OpenAI 的科学家,深度学习理论奠基人之一 Yoshua Bengio 的得意门生 Ian Goodfellow 博士回答了这个问题: GANs 目前并没有应用到自然语言处理(NLP)中,因为…

DGA的模型:https://github.com/Yuren-Zhong/DeepDGA CNN.LSTM.双向LSTM 论文可以看https://openreview.net/pdf?id=BJLmN8xRW DGA GAN的论文:https://arxiv.org/pdf/1610.01969.pdf 国内的一些实验demo http://www.itboth.com/d/fuE77fIBNvAn 使用的是LSTM,但是效果不是很好 有时间自己可以写代码实验下. DGA的数据: Datas…

生成对抗网络(GAN)是当今最流行的图像生成方法之一,但评估和比较 GAN 产生的图像却极具挑战性.之前许多针对 GAN 合成图像的研究都只用了主观视觉评估,一些定量标准直到最近才开始出现.本文认为现有指标不足以评估 GAN 模型,因此引入了两个基于图像分类的指标——GAN-train 和 GAN-test,分别对应 GAN 的召回率(多样性)和精确率(图像质量).研究者还基于这两个指标评估了最近的 GAN 方法并证明了这些方法性能的显著差异.上述评估指标表明,数据集复杂程度(从 CIFAR10…

训练与普遍挑战:为成功而GAN 一.评估 回顾一下第1章中伪造达・芬奇画作的类比.假设一个伪造者(生成器)正在试图模仿达・芬奇,想使这幅伪造的画被展览接收.伪造者要与艺术评论家(判别器)竞争,后者试图只接收真正的作品进入展览.如果你是那位伪造者,目的是伪造这位伟大艺术家的"遗失的作品",以对达・芬奇风格的完美模仿欺骗艺术评论家,要如何评价自己的做得有多好呢? GAN试图解决伪造者与艺术评论家之间水无止境的竞争问题.考虑到生成器通常比判别器更受关注,考虑它的评估时应该格外仔细.但是要如何…

本文转自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTgwNjgyOQ==&mid=2247484846&idx=1&sn=c2333a9986c19e7106ae94d14a0555b9 能根据文字生成图片的 GAN,深度学习领域的又一新星 2017-01-12 DataCastle数据城堡 2014 年 6 月,Ian Goodfellow 等学者发表了论文<Generative Adversarial Nets>,题目即“生成对抗…

本文转自:http://www.jianshu.com/p/2acb804dd811 GAN论文整理 作者 FinlayLiu 已关注 2016.11.09 13:21 字数 1551 阅读 1263评论 0喜欢 7 原始GAN Goodfellow和Bengio等人发表在NIPS 2014年的文章Generative adversary network,是生成对抗网络的开创文章,论文思想启发自博弈论中的二人零和博弈.在二人零和博弈中,两位博弈方的利益之和为零或一个常数,即一方有所得,另一方必有…

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 1.简介: GAN的两个模型 判别模型:就是图中右半部分的网络,直观来看就是一个简单的神经网络结构,输入就是一副图像,输出就是一个概率值,用于判断真假使用(概率值大于0.5那就是真,小于0.5那就是假),真假也不过是人们定义的概率而已. 生成模型:生成模型要做什么呢,同样也可以看成是一个神经网络模型,输入是一组随机数Z,输出是一个图像,不再是一个数值.从图中可以看到,会存在两个数据集,一个是真实数据集,这好说,另一…

前段时间,Wasserstein GAN以其精巧的理论分析.简单至极的算法实现.出色的实验效果,在GAN研究圈内掀起了一阵热潮(对WGAN不熟悉的读者,可以参考我之前写的介绍文章:令人拍案叫绝的Wasserstein GAN - 知乎专栏).但是很多人(包括我们实验室的同学)到了上手跑实验的时候,却发现WGAN实际上没那么完美,反而存在着训练困难.收敛速度慢等问题.其实,WGAN的作者Martin Arjovsky不久后就在reddit上表示他也意识到了这个问题,认为关键在于原设计中Lipsch…