生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）

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生成对抗网络 Generative Adversarial Networks

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26499443 生成对抗网络GAN是由蒙特利尔大学Ian Goodfellow教授和他的学生在2014年提出的机器学习架构. 要全面理解生成对抗网络,首先要理解的概念是监督式学习和非监督式学习.监督式学习是指基于大量带有标签的训练集与测试集的机器学习过程,比如监督式图片分类器需要一系列图片和对应的标签(“猫”,“狗”…),而非监督式学习则不需要这么多额外的工作,它们可以自己从错误中进行学习,并降低未来出错的概率.监督式学习的缺点就…

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的学习方法之一. GAN 主要包括了两个部分,即生成器 generator 与判别器 discriminator.生成器主要用来学习真实图像分布从而让自身生成的图像更加真实,以骗过判别器.判别器则需要对接收的图片进行真假判别.在整个过程中,生成器努力地让生成的图像更加真实,而判别器则努力地去识别出图像的真假,这个过程相当于一个二人博弈,随着时间的…

Generative Adversarial Networks,gan论文的畅想

前天看完Generative Adversarial Networks的论文,不知道有什么用处,总想着机器生成的数据会有机器的局限性,所以百度看了一些别人的看法和观点,可能我是机器学习小白吧,看完之后感触还挺多的,我们可以gan: 1.生成一个图片.诗词,比如中国山水画.假设给一个命题‘思乡’,让机器人和一个诗人.画家在比赛,然后对比画的是什么 2.用在nlp,可以搞一个在线学习的机器人,每天去听别人讲话,同时自己尝试声成对话,这样不断优化机器人的口音之类的, 这样,有一天它还真的讲话和人类一…

对抗生成网络 Generative Adversarial Networks

1. Basic idea 基本任务:要得到一个generator,能够模拟想要的数据分布.(一个低维向量到一个高维向量的映射) discriminator就像是一个score function. 如果想让generator生成想要的目标数据,就把这些真实数据作为discriminator的输入,discriminator的另一部分输入就是generator生成的数据. 1. 初始化generator和discriminator. 2. 迭代: 固定generator的参数,更新discrimi…

生成对抗网络（GAN）

GAN的全称是 Generative Adversarial Networks,中文名称是生成对抗网络.原始的GAN是一种无监督学习方法,巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型. 1 GAN的原理 GAN的基本原理很简单,其由两个网络组成,一个是生成网络G(Generator) ,另外一个是判别网络D(Discriminator).它们的功能分别是: 生成网络G:负责生成图片,它接收一个随机的噪声 $z$,通过该噪声生成图片,将生成的图片记为 $G(z)$. 判别网络D:负责判别一张图片是真实…

不到 200 行代码，教你如何用 Keras 搭建生成对抗网络（GAN）【转】

本文转载自:https://www.leiphone.com/news/201703/Y5vnDSV9uIJIQzQm.html 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出,是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一.它的核心思想是:同时训练两个相互协作.同时又相互竞争的深度神经网络(一个称为生成器 Generator,另一个称为判别器 Discriminator)来处理无监督学习的相关问题.在训…