对抗生成网络 Generative Adversarial Networks

【对抗生成网络 Generative Adversarial Networks】的更多相关文章

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…

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

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…

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）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.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基…

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…

Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection

Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection 感知生成对抗网络用于目标检测论文链接:https://arxiv.org/pdf/1706.05274.pdf 论文作者:Jianan Li Xiaodan Liang Yunchao Wei Tingfa Xu Jiashi Feng Shuicheng Yan 论文级别:CVPR 2017 摘要小目标检测非常具有挑战性,因为小目标具有低分辨率和噪点存…

StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation - 1 - 多个域间的图像翻译论文学习

Abstract 最近在两个领域上的图像翻译研究取得了显著的成果.但是在处理多于两个领域的问题上,现存的方法在尺度和鲁棒性上还是有所欠缺,因为需要为每个图像域对单独训练不同的模型.为了解决该问题,我们提出了StarGAN方法,这是一个新型的可扩展的方法,能够仅使用一个单一模型就实现多领域的图像翻译.StarGAN这样的统一模型的结构允许在单个网络上同时训练带有不同领域的多个数据集.这使得StarGAN的翻译图像质量优于现有的模型,并具有将输入图像灵活地翻译到任意目标域的新能力.通过实验,验证了该…

SAGAN:Self-Attention Generative Adversarial Networks - 1 - 论文学习

Abstract 在这篇论文中,我们提出了自注意生成对抗网络(SAGAN),它是用于图像生成任务的允许注意力驱动的.长距离依赖的建模.传统的卷积GANs只根据低分辨率图上的空间局部点生成高分辨率细节.在SAGAN中,可以使用来自所有特征位置的线索生成细节.此外,判别器可以检查图像中较远部分的细节特征是否一致.此外,最近的研究表明,生成器条件会影响GAN的性能.利用这一观点,我们将光谱归一化应用到GAN生成器上,发现这改善了训练的动态.提出的SAGAN比以前的研究的效果更好,在ImageNet数据…

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 Generative Adversarial Networks[J]. 2018. code:https://github.com/agrimgupta92/sgan 概览文章提出了一种采用GAN架构进行训练的轨迹预测模型,Generator由Encoder-Decoder结构组成,Discrimina…

语音合成论文翻译：2019_MelGAN: Generative Adversarial Networks for Conditional Waveform Synthesis

论文地址:MelGAN:条件波形合成的生成对抗网络代码地址:https://github.com/descriptinc/melgan-neurips 音频实例:https://melgan-neurips.github.io/ 配有MelGAN解码器的音乐翻译网络:https://www.descript.com/overdub 摘要以前的工作(Donahue等人,2018a:Engel等人,2019a)已经发现用GAN生成相干的原始音频波形是一个挑战.在本文中,我们证明了通过引入一系列结…