...个判别器构成, 通过对抗学习的方式来训练。目的是估测数据样本 的潜在分布并生成新的数据样本。在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域, GAN 正在被广泛研究,具有巨大的应用前景。本文概括了 GAN 的...
...获得更好的训练效果。但真实世界中，有监督学习需要的数据标注（label）是相对少的。所以研究者们从未放弃去探索更好的无监督学习策略，希望能从海量的无标注数据中学到对于这个真实世界的表示（representation）甚至知识...
...）在学习生成模型方面占据着统治性的地位，在使用图像数据进行训练的时候，GAN能够生成视觉上以假乱真的图像样本。但是这种灵活的算法也伴随着优化的不稳定性，导致模式崩溃（mode collapse）。将自动编码器(auto-encoder)与GAN...
...，同时训练一个鉴别器（Discriminator，简称D）来鉴别真实数据和生成数据，两者同时训练，直到达到一个纳什均衡，生成器生成的数据与真实样本无差别，鉴别器也无法正确的区分生成数据和真实数据。GAN的结构如图1所示。图1 ...
...一分布的结果为 true，其他为 False，导致以上结果。自然数据分布是非常复杂，且是多峰值的（multimodal）。也就是说数据分布有很多的峰值（peak）或众数（mode）。每个 mode 都表示相似数据样本的聚集，但与其他 mode 是不同的。...
...in/the-gan-zoo-79597dc8c347欢迎加入本站公开兴趣群商业智能与数据分析群兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识QQ群：81035754
...加真实的一个例子：前两个阶段 GAN 的输出结果。使用的数据集是 CelebA。代码如果您对 GAN 的基本实现感兴趣，这里是一些简短代码的链接：Tensorflow（链接：http://suo.im/pLYbO）Torch 和 Python（PyTorch）：[代码]（链接：http://suo.im/1LcbX...
...，其主要目的是要由判别器 D 辅助生成器 G 产生出与真实数据分布一致的伪数据。模型的输入为随机噪声信号 z；该噪声信号经由生成器 G 映射到某个新的数据空间，得到生成的数据 G(z)；接下来，由判别器 D 根据真实数据 x 与...
...要会让人错过这项突破。我们在CIFAR10，STL-10和ILSVRC2012数据集上测试了谱归一化的功效，通过实验证实了相对于那些使用此前提出的训练稳定技术训练的GAN，谱归一化GAN（SN-GAN）能够生成质量相同乃至更好的图像。这个描述...
...中探讨的是无条件生成对抗网络，也就是说，只有无标签数据可用于学习。选取了如下GAN变体：MM GANNS GANWGANWGAN GPLS GANDRAGANBEGAN其中MM GAN和NS GAN分别表示用minimax损失函数和用non-saturating损失函数的原版GAN。除此之外，他们还在比...
...习的历史上一直占有举足轻重的地位。当我们拥有大量的数据，例如图像、语音、文本等，如果生成模型可以帮助我们模拟这些高维数据的分布，那么对很多应用将大有裨益。针对数据量缺乏的场景，生成模型则可以帮助生成数...
...现在图像的某个位置。当然，这不能违反分布的学习统计数据（我们不能强迫门出现在天空中）。另一个限制来自这样的事实，即某些对象固有地链接到某些位置，因此无法从图像中删除它们。例如：人们不能简单地从会议大厅...
...了解事件概率分布的情况下，先假设随机分布，然后通过数据观测来确定真正的概率密度是怎样的。样本生成：这个就更好理解了，就是手上有一把训练样本数据，通过训练后的模型来生成类似的「样本」。在生成模型这一过程...
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张迁
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