GAN（Generative Adversarial Networks） 初步
1. Generator vs. Discriminator
首先需要指出的是生成式模型（generative models）和判别式模型（discriminative models）的区别：
- discriminative models：根据训练样本直接学习 p(y|x)
- generative models：首先学习特征向量与标签的联合概率分布 p(x,y)，再通过贝叶斯规则，转换为 p(y|x)
然后，我们来看GAN整体框架图，从整体上把握GAN的模型设计：
GAN 的核心思路在于其模型使用了两个相对抗竞争（competing）的模型（也就是本文开头部分指出的判别式模型和生成式模型），
- Generator：以噪声为输入生成样本，也就是所谓的生成器（generator）
- Discriminator：如上图示，可接收两方面的数据：数据样本（data sample），Generator 生成器从噪声输入中生成的样本（generator sample），为判别式模型的输入，且最终能够判别出输入的样本是否为data sample。
- generator 和 discriminator 同步训练，不断地交互执行下去。则可从噪声中生成出的样本越来越逼近真实的数据样本，最终使得判别器无法区分接收到的数据是真实的数据样本还是生成出来的样本。
GAN在执行训练时，可通过判别式网络反向传播梯度信息到生成器网络，进而微调优化生成器网络的参数。
references
GAN（Generative Adversarial Networks） 初步的更多相关文章
- 文献阅读报告 - Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks
paper:Gupta A , Johnson J , Fei-Fei L , et al. Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Gen ...
- 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 ...
- 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）初探
1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话 ...
- Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks
Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks 2019-06-01 09:52:4 ...
- 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 ...
- 论文解读（GAN）《Generative Adversarial Networks》
Paper Information Title:<Generative Adversarial Networks>Authors:Ian J. Goodfellow, Jean Pouge ...
- StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks 论文笔记
StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks 本文将利 ...
- 论文笔记之：Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言:本文将产生式对抗网络(GAN)拓展到半监督学习,通过强制判别器来输出类 ...
- Paper Reading: Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection
Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection 2017-07-11 19:47:46 CVPR 20 ...
- （转）Introductory guide to Generative Adversarial Networks (GANs) and their promise!
Introductory guide to Generative Adversarial Networks (GANs) and their promise! Introduction Neural ...
随机推荐
- shutdown---系统关机
shutdown命令用来系统关机命令.shutdown指令可以关闭所有程序,并依用户的需要,进行重新开机或关机的动作. 语法 shutdown(选项)(参数) 选项 -c:当执行“shutdown - ...
- halt---关闭正在运行的Linux操作系统。
halt命令用来关闭正在运行的Linux操作系统.halt命令会先检测系统的runlevel,若runlevel为0或6,则关闭系统,否则即调用shutdown来关闭系统. 语法 halt(选项) 选 ...
- Java表单设计器orbeon点滴
包含表单设计器和运行展现 一个完整的应用 页面部分都是使用XML和XHTML进行服务端的组合出来的,具体逻辑有些复杂 设计器缺少一个最常用的:repeat,如果需要只能手动编写代码(参考官方文档步骤有 ...
- android 弹幕评论效果
纯粹依照自己的想法仿照b站的弹幕写的一个demo,不知道正确的姿势怎么样的. demo下载地址 首先.一条弹幕就是一个textview public abstract class Danmu exte ...
- 一个小的考试系统 android 思路
一个小的考试系统 android 思路 假如有 100 组,每组有4个单选钮,设置超时检测确认后去测结果估分视图去切换,如果还有,就再显示下一组 所有结束就给个总结显示 有超时结束过程加上 提示正确选 ...
- asp.net 前后台数据交互方式（转）
https://blog.csdn.net/luckyrass/article/details/38758007 一.前台直接输出后台传递的数据 后台代码: // .aspx.cs public st ...
- 一起talk C栗子吧（第九十八回：C语言实例--使用消息队列进行进程间通信二）
各位看官们,大家好,上一回中咱们说的是使用消息队列进行进程间通信的样例.这一回咱们接着上一回的内容继续说使用消息队列进行进程间通信.闲话休提.言归正转.让我们一起talk C栗子吧! 我们在上一回中介 ...
- 1.2 Use Cases中 Metrics官网剖析（博主推荐）
不多说,直接上干货! 一切来源于官网 http://kafka.apache.org/documentation/ Metrics 指标 Kafka is often used for operati ...
- 【河南省多校脸萌第六场 E】LLM找对象
[链接]点击打开链接 [题意] 在这里写题意 [题解] 把n个时间离散化一下. 对于不是相邻的点,在两者之间再加一个空格就好. 这样最多会有1000个位置. 则定义dp[i][k][j] 表示前i个数 ...
- js进阶 13-9/10 jquery如何实现三级列表
js进阶 13-9/10 jquery如何实现三级列表 一.总结 一句话总结:用的是定位,父标签相对定位,子标签就可以绝对定位了,绝对定位的孩子还是可以设置绝对定位.用toggle设置子菜单显示和隐藏 ...