一.原始GAN的理论分析 1.1 数学描述 其实GAN的原理很好理解,网络结构主要包含生成器 (generator) 和鉴别器 (discriminator) ,数据主要包括目标样本 \(x_r \sim P_{r}\), 随机输入样本 \(z \sim P_{z}\) .生成器的目的就是根据 \(z\) 生成 \(G(z) \sim P_{r}\) ,而鉴别器则尽量区分出来 \(G(z)\) 与 \(x_{r}\) 的不同.生成器和鉴别器采用生成对抗的方式不断优化,最终能通过生成器得到期望输出…

先来梳理一下我们之前所写的代码,原始的生成对抗网络,所要优化的目标函数为: 此目标函数可以分为两部分来看: ①固定生成器 G,优化判别器 D, 则上式可以写成如下形式: 可以转化为最小化形式: 我们编写的代码中,d_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits = D_logits, labels = tf.ones_like(D))),由于我们判别器最后一层是 sigmoid ,所以可以看出来…

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 WGAN前作:Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks  WGAN:  Wasserstein GAN  Improved WGAN:  Improved Training of Wasserstein GANs  本文outline 一句话介绍WGAN: Using Earth Mover’s Distance to evaluate two distri…

1.Conditional Generative Adversarial Netwoks Describe GAN: Generative adversarial nets were recently introduced as a novel way to train a generative model.They consists of two ‘adversarial’ models: a generative model G that captures the data distribu…

Sorta Insightful Reviews Projects Archive Research About  In a world where everyone has opinions, one man...also has opinions Read-through: Wasserstein GAN Feb 22, 2017 I really, really like the Wasserstein GAN paper. I know it’s already gotten a lot…

DCGAN.WGAN.WGAN-GP.LSGAN.BEGAN原理总结及对比 from:https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788 GAN系列学习(2)——前生今世 本文已投稿至微信公众号--机器学习算法工程师,欢迎关注 1 2 本文是GAN系列学习–前世今生第二篇,在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分,在此篇文章中,主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN的详细原理介绍以及他们…

近期集中学习了GAN,下面记录一下调研的结果,和学习的心得,疏漏的地方,敬请指正. 本文将分为几个部分进行介绍,首先是GAN的由来,其次是GAN的发展,最后是GAN的应用. 先把最近收集的资料列举一下吧. 其中首推知乎的一位博士生,讲解的深入浅出,将来也是出好产品的科研人啊.令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 自己顺着思路推导了一下GAN和WGAN的公式,能搞这些东西的人都是牛人啊.GAN的发展过程,就是loss不断改进的过程! 跑了一下Wgan的代码,是基于pytorch的,我跑的是…

GAN Theory Modifyingthe Optimization of GAN 题目 内容 GAN   DCGAN   WGAN   Least-square GAN   Loss Sensitive GAN   Energy-based GAN   Boundary-seeking GAN   Unroll GAN   Different Structure from the Original GAN 题目 内容 Conditional GAN   Semi-supervised GA…

经典算法·GAN与VAE Generative Adversarial Networks 及其变体 生成对抗网络是近几年最为经典的生成模型的代表工作,Goodfellow的经典工作.通过两个神经网络结构之间的最大最小的博弈游戏然后生成模型.下面是原始GAN与一些GAN的变体. Generative Adversarial Nets(GAN) 模型判别模块与生成模块的损失的定义: 网络结构是: 该结构的最大的问题有两个:一个是难以训练,一个是模型输出图片单调(model collapse). Co…

原文地址:https://blog.csdn.net/Sakura55/article/details/81514828 1.GAN 先来看看公式:             GAN网络主要由两个网络构成,生成网络G和辨别网络D,生成模型G的思想是将一个噪声包装成一个逼真的样本,判别模型D则需要判断送入的样本是真实的还是假的样本,即共同进步的过程,辨别模型D对样本的判别能力不断上升,生成模型G的造假能力也不断上升!              需要注意的是,生成模型G的输入是服从-1~1均匀分布的随…