GANs and Divergence Minimization 2018-12-22 09:38:27     This blog is copied from: https://colinraffel.com/blog/gans-and-divergence-minimization.html      This post discusses a perspective on GANs which is not new but I think is often overlooked. I'l…

https://blog.csdn.net/a312863063/article/details/83512870 目 录第一章 初步了解GANs 3 1. 生成模型与判别模型. 3 2. 对抗网络思想. 3 3. 详细实现过程. 3 3.1 前向传播阶段. 4 3.2 反向传播阶段. 4 4. GANs大家族分类. 6 第二章 GANs的理论与提升. 7 1. GANs相关理论. 7 Part1 GANs基于Divergence的改进. 12 1. GANs并不完美. 12 2. fGAN――…

生成式对抗网络(gennerative adversarial network,GAN),谷歌2014年提出网络模型.灵感自二人博弈的零和博弈,目前最火的非监督深度学习.GAN之父,Ian J.Goodfellow,公认人工智能顶级专家. 原理.生成式对搞网络包含一个生成模型(generative model,G)和一个判别模型(discriminative model,D).Ian J.Goodfellow.Jean Pouget-Abadie.Mehdi Mirza.Bing Xu.Davi…

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs),由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域.2016年,GANs热潮席卷AI领域顶级会议,从ICLR到NIPS,大量高质量论文被发表和探讨.Yann LeCun曾评价GANs是"20年来机器学习领域最酷的想法". Generative Adversarial Nets(GAN) Generative Adversarial Networks论文提出了一种通过对抗过…

0. Introduction 基于纳什平衡,零和游戏,最大最小策略等角度来作为GAN的引言 1. GAN GAN开山之作 图1.1 GAN的判别器和生成器的结构图及loss 2. Conditional GAN 图2.1 CGAN的目标函数 图2.2 CGAN的判别器和生成器的结构图及loss 图2.2来自这里,图2.3是来自论文内部,两者在原理结构上没任何差别. 图2.3 CGAN结构图 如图2.3所示,CGAN相比于GAN在于,其输入部分增加了额外的信息,且此额外信息是固定的,如图像类别或…

本文转自:http://www.jianshu.com/p/2acb804dd811 GAN论文整理 作者 FinlayLiu 已关注 2016.11.09 13:21 字数 1551 阅读 1263评论 0喜欢 7 原始GAN Goodfellow和Bengio等人发表在NIPS 2014年的文章Generative adversary network,是生成对抗网络的开创文章,论文思想启发自博弈论中的二人零和博弈.在二人零和博弈中,两位博弈方的利益之和为零或一个常数,即一方有所得,另一方必有…

really-awesome-gan A list of papers and other resources on General Adversarial (Neural) Networks. This site is maintained by Holger Caesar. To complement or correct it, please contact me at holger-at-it-caesar.com or visit it-caesar.com. Also checkou…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

本文来自<Wasserstein GAN>,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题. 1 引言 本文主要思考的是半监督学习.当我们说学习概率分布,典型的思维是学习一个概率密度.这通常是通过定义一个概率密度的参数化族\((P_{\theta})_{\theta\in R^d}\),然后基于样本最大似然:如果当前有真实样本\(\{x^{(i)}\}_{i=1}^m\),那么是问题转换成: \[\underset{\thet…

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 f-GAN: Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization 本文Outline 一句话介绍f-GAN: you can use any f-divergence 一.  回顾GAN的basic idea: 我们想要machine生成的target distribution: Pdata(x)  ,如下图蓝色区域的分布.图中的蓝色区域里面为Pdata(…

EM算法理解的九层境界 EM 就是 E + M EM 是一种局部下限构造 K-Means是一种Hard EM算法 从EM 到 广义EM 广义EM的一个特例是VBEM 广义EM的另一个特例是WS算法 广义EM的再一个特例是Gibbs抽样算法 WS算法是VAE和GAN组合的简化版 KL距离的统一 第一层境界, EM算法就是E 期望 + M 最大化 最经典的例子就是抛3个硬币,跑I硬币决定C1和C2,然后抛C1或者C2决定正反面, 然后估算3个硬币的正反面概率值. &amp;amp;amp;amp;a…

Accepted Papers by Session Research Session RT01: Social and Graphs 1Tuesday 10:20 am–12:00 pm | Level 3 – Ballroom AChair: Tanya Berger-Wolf Efficient Algorithms for Public-Private Social NetworksFlavio Chierichetti,Sapienza University of Rome; Ales…

Junyuan Xie, Ross B. Girshick, Ali Farhadi2015, ICML1243 Citations, 45 ReferencesCode:DownloadPaper:Download Abstract 在本文中,我们提出了 Deep Embedded Clustering(DEC),一种使用深度神经网络同时学习 feature representations 和 cluster assignments 的方法.DEC学习从数据空间到低维特征空间的映射,并在其中迭…

How to Train a GAN? Tips and tricks to make GANs work 转自:https://github.com/soumith/ganhacks While research in Generative Adversarial Networks (GANs) continues to improve the fundamental stability of these models, we use a bunch of tricks to train th…

[He et al. 2013]文章提出了一种基于L0范数最小化的三角网格去噪算法.该思想最初是由[Xu et al. 2011]提出并应用于图像平滑,假设c为图像像素的颜色向量,▽c为颜色向量的梯度,设置目标函数为:minc |c – c*|2 + |▽c|0,其中|▽c|0为▽c的L0范数,c*为原始图像的颜色向量.通过引入辅助变量δ,优化函数变为:minc,δ |c – c*|2 + β|▽c – δ|2 + λ|δ|0,其中λ用于控制最终图像的平滑程度.优化过程分两步:第一步固定c优化δ…

Threads are executed in warps of 32, with all threads in the warp executing the same instruction at the same time What happens if different threads in a warp need to do different things?if (x<0.0) z = x-2.0;else z = sqrt(x); This is called warp diver…

Kullback–Leibler divergence KL散度 In probability theory and information theory, the Kullback–Leibler divergence[1][2][3] (also information divergence,information gain, relative entropy, or KLIC) is a non-symmetric measure of the difference between two…

Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence(以下简称 PoE)是 DBN 和深度学习理论的 肇始之篇,最近在爬梳和学习 RBM 的相关知识时,发 现训练 RBM 时使用的对比散度算法在各种中英文资料 中都不甚详解,有些只是一带而过,不明就里,为什么 使用对比散度算法能够近似原来的目标函数,为什么一 步迭代就能得到较好的收敛结果?诸如此类的问题,一 直困扰于心.所以最终还是把这篇开山之作翻了出来, 仔细阅读后,…

转自:KL距离,Kullback-Leibler Divergence   KL距离,是Kullback-Leibler差异(Kullback-Leibler Divergence)的简称,也叫做相对熵(Relative Entropy).它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异情况.其物理意义是:在相同事件空间里,概率分布P(x)的事件空间,若用概率分布Q(x)编码时,平均每个基本事件(符号)编码长度增加了多少比特.我们用D(P||Q)表示KL距离,计算公式如下: 注:当两个分布比较接近时…

1.介绍: 当我们开发一个分类模型的时候,我们的目标是把输入映射到预测的概率上,当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近. 这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的,假设我们是开发一个二分类模型,那么对应于一个输入数据,我们将他标记为要么绝对是正,要么绝对是负.比如,我们输入的是一张图片,来判断这张图片是苹果还是梨子. 在训练过程中,我们可能输入了一张图片表示的是苹果,那么对于这张输入图片的真实概率分布为y=(苹果:1,梨子:0),但是我们的模型…

今天要分享的这篇论文是我个人最喜欢的论文之一,它的思想简单.巧妙,而且效果还相当不错.这篇论文借助数学上的 \(L_0\) 范数工具对图像进行平滑,同时保留重要的边缘特征,可以实现类似水彩画的效果(见下图). 另外这篇论文的作者徐立也是一个相当高产的研究员. 论文的目的 所谓图像平滑,就是突出图像中的低频成分,抑制高频成分,减小突变的梯度.大部分情况下,这么做的目的是为了去除图像中的噪声,因为噪声一般就是一些孤立的像素点,是像素变化比较大的区域.在传统的图像处理中,大部分操作都是用一些具有平滑性…

Yet Another Minimization Problem dp方程我们很容易能得出, f[ i ] = min(g[ j ] + w( j + 1, i )). 然后感觉就根本不能优化. 然后就滚去学决策单调啦. 然后就是个裸题, 分治一下就好啦, 注意用分治找决策点需要的条件是我们找出被决策点不能作为当前转移的决策点使用. 如果w( j + 1, i )能很方便求出就能用单调栈维护, 并且找出的被决策点能当作当前转移的决策点使用. 我怎么感觉用bfs应该跑莫队的时候应该比dfs快啊,…

[CC-MINXOR]XOR Minimization 题目大意: 有一个长度为\(n\)的数列\(A_{1\sim n}\).\(q\)次操作,操作包含以下两种: 询问\(A_{l\sim r}\)中最小值及其出现次数: 将\(A_{l\sim r}\)中每个数字异或上\(k\). \(n\le250,000;q\le50,000;0\le A_i,k<2^{16}\) 思路: 分块+字典树 源代码: #include<cmath> #include<cstdio> #in…

Kullback-Leibler divergence 形式: 性质: 非负 P=Q时,D[P||Q]=0 不对称性:D(P||Q)≠D(Q||P) 自信息:符合分布 P 的某一事件 x 出现,传达这条信息所需的最少信息长度为自信息,表达为 熵:从分布 P 中随机抽选一个事件,传达这条信息所需的最优平均信息长度为香农熵,表达为 交叉熵:用分布 P 的最佳信息传递方式来传达分布 Q 中随机抽选的一个事件,所需的平均信息长度为交叉熵,表达为 KL 散度:用分布 P 的最佳信息传递方式来传达分布 Q,…

上学期期末老师给了我本杂志让我好好看看里面的Gans网络是如何应用在文本生成上的,文章里面也没有介绍原理性的东西,只是说了加入这个Gans模型后效果有多好,给出了模型架构图和训练时所用的语料例子,也没有给出模型的细节以及训练时的优化目标.看的我一脸懵.这篇文章也不涉及任何原理性东西,只是用我自己的理解说明一下Gans网络存在的问题以及如何改进. 之后看了大量资料才对这个模型有一个很好的认识,Gans模型16年被提出来的,之后就在图像生成方面取得了很不错的成果,Gans刚提出来的时候只适用于连续型…

GANs第一篇比较熟悉,不介绍.看看变种. 1) LAPGANs:金字塔,逐步优化生成图片(Deep Generative Image Models using Lapalacian Pyramid of Adversarial Networks),想法是,它将 GAN 的学习过程变成了“序列式” 的——不要让 GAN 一次学完全部的数据,而是让 GAN 一步步完成这个学习过程(CGAN(conditional GAN)) 2)Generative Adversarial Text to Ima…

目录 题目链接 题解 代码 题目链接 CF868F. Yet Another Minimization Problem 题解 \(f_{i,j}=\min\limits_{k=1}^{i}\{f_{k,j-1}+w_{k,i}\}\) \(w_{l,r}\)为区间\([l,r]\)的花费,1D1D的经典形式 发现这个这是个具有决策单调性的转移 单无法快速转移,我们考虑分治 对于当前分治区间\([l,r]\) ,它的最优决策区间在\([L,R]\)之间. 对于\([l,r]\)的中点\(mid\)…

http://www.cnblogs.com/ywl925/p/3554502.html http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4910218.html http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44657745 KL距离,是Kullback-Leibler差异(Kullback-Leibler Divergence)的简称,也叫做相对熵(Relative Entropy).它衡量的是相同事件空间里的两个概率分布的差异…

干货|这篇TensorFlow实例教程文章告诉你GANs为何引爆机器学习?(附源码) 该博客来源自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NzE1NzYyMw==&mid=2247492203&idx=5&sn=3020c3a43bd4dd678782d8aa24996745&chksm=903f1c73a74895652ee688d070fd807771e3fe6a8947f77f3a15a44a65557da0313ac5ad592c…

Introductory guide to Generative Adversarial Networks (GANs) and their promise! Introduction Neural Networks have made great progress. They now recognize images and voice at levels comparable to humans. They are also able to understand natural langua…