先来梳理一下我们之前所写的代码,原始的生成对抗网络,所要优化的目标函数为: 此目标函数可以分为两部分来看: ①固定生成器 G,优化判别器 D, 则上式可以写成如下形式: 可以转化为最小化形式: 我们编写的代码中,d_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits = D_logits, labels = tf.ones_like(D))),由于我们判别器最后一层是 sigmoid ,所以可以看出来…

WassersteinGAN源码 作者的代码包括两部分:models包下包含dcgan.py和mlp.py, 这两个py文件是两种不同的网络结构,在dcgan.py中判别器和生成器都含有卷积网络,而mlp.py中判别器和生成器都只是全连接.  此外main.py为主函数,通过引入import models中的生成器和判别器来完成训练与迭代. 参数说明(main.py中): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data…

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 WGAN前作:Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks  WGAN:  Wasserstein GAN  Improved WGAN:  Improved Training of Wasserstein GANs  本文outline 一句话介绍WGAN: Using Earth Mover’s Distance to evaluate two distri…

最近学习了生成对抗网络(GAN),基于几个经典GAN网络结构做了些小实验,包括dcgan,wgan,wgan-gp.坦率的说,wgan,wgan-gp论文的原理还是有点小复杂,我也没有完全看明白,因此在此就不详细介绍了,如果感兴趣可以阅读参考部分的论文,本篇博客主要着重于记录如何利用tensorflow实现这几种网络的训练.预测.下面先简单介绍下GAN的原理和个人理解,以及dcgan,wgan,wgan-gp的改进,最后给出代码. 1.GAN原理和个人理解 Generative Adversar…

    本文转自:http://www.360doc.com/content/17/0212/11/35919193_628410589.shtml#   看穿机器学习(W-GAN模型)的黑箱 2017-02-12  黑马_御风  摘自 老顾谈几何  阅 3  转藏到我的图书馆   微信分享:   图a. Principle of GAN. 前两天纽约暴雪,天地一片苍茫.今天元宵节,长岛依然清冷寂寥,正月十五闹花灯的喧嚣热闹已成为悠远的回忆.这学期,老顾在讲授一门研究生水平的数字几何课程,目前讲…

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文<Wasserstein GAN>却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判…

令人拍案叫绝的Wasserstein GAN WGAN前作分析了Ian Goodfellow提出的原始GAN两种形式各自的问题,第一种形式等价在最优判别器下等价于最小化生成分布与真实分布之间的JS散度,由于随机生成分布很难与真实分布有不可忽略的重叠以及JS散度的突变特性,使得生成器面临梯度消失的问题:第二种形式在最优判别器下等价于既要最小化生成分布与真实分布直接的KL散度,又要最大化其JS散度,相互矛盾,导致梯度不稳定,而且KL散度的不对称性使得生成器宁可丧失多样性也不愿丧失准确性,导致coll…

DCGAN.WGAN.WGAN-GP.LSGAN.BEGAN原理总结及对比 from:https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788 GAN系列学习(2)——前生今世 本文已投稿至微信公众号--机器学习算法工程师,欢迎关注 1 2 本文是GAN系列学习–前世今生第二篇,在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分,在此篇文章中,主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN的详细原理介绍以及他们…

因为最近在读gan的相关工作,wgan的工作不得不赞.于是直接去跑了一下wgan的代码. 原作者的wgan是在lsun上测试的,而且是基于pytorch和pyvision的,于是要装,但是由于我们一直用的是python 2.7,所以无法从WGAN的页面上跳到pytorch的官方页面下载安装,需要安装github上的版本,这个是不需要python3.5的.重新装的系统,就安装了tensorflow和caffe,编译都没问题.但是当我安装pytorch和pyvision时,涉及到lmdb,过程出了问…

包含三部分:1.WGAN改进点  2.代码修改  3.训练心得 一.WGAN的改进部分: 判别器最后一层去掉sigmoid    (相当于最后一层做了一个y = x的激活) 生成器和判别器的loss不取log 每次更新判别器的参数之后把它们的绝对值截断到不超过一个固定常数c 不要用基于动量的优化算法(包括momentum和Adam),推荐RMSProp,SGD也行        (这部分很玄学) 去掉sigmoid会出现什么问题? 优点: 去掉sigmoid 只要二者存在差值就会学习让他们尽量小…