一文读懂对抗生成学习(Generative Adversarial Nets)[GAN]

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一文读懂对抗生成学习(Generative Adversarial Nets)[GAN] 0x00 推荐论文 https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 0x01什么是gan Generative model G用来生成样本 Discriminative model D用来区别G生成样本的真假 G努力的方向是生成出以假乱真的样本,让D认为这样本是人类给的而不是G创造的,D则相反. 一个更加形象的比喻小时候老师让试卷上家长签字,以确保家长看过我那卑微的成绩.于是乎我尽…

一文读懂深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）

一文读懂深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25 16:29:19 对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算…

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 Nets(GAN Tensorflow)

Generative Adversarial Nets(简称GAN)是一种非常流行的神经网络. 它最初是由Ian Goodfellow等人在NIPS 2014论文中介绍的. 这篇论文引发了很多关于神经网络对抗性训练的兴趣,论文的引用次数已接近2700+. 许多变形的GAN出现了:DCGAN,Sequence-GAN,LSTM-GAN等.在NIPS 2016中,甚至会有整个专门针对对抗训练的研讨会! 首先,让我们回顾一下这篇论文的要点. 之后,我们将尝试使用TensorFlow和MNIST数据实现…

Generative Adversarial Nets (GAN)

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数据的分布,以前的方法,类似高斯核,Parzen窗等都可以用来估计(虽然不是很熟). GAN有俩个网络,一个是G(z)生成网络,和D(x)判别网络, 其中\(z\)服从一个随机分布,而\(x\)是原始数据, \(z\)服从一个随机分布,是很重要的一点,假设\(\h…

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…