专栏首页量子位多图对比看懂GAN与VAE的各种变体|附论文

多图对比看懂GAN与VAE的各种变体|附论文

安妮 整理自 GitHub 作者:Pawel.io 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

近日,英国小哥Pawel.io在GitHub上图解了一系列生成式对抗网(GAN)和变分自编码器(VAE)的TensorFlow实现。量子位将其中基础知识内容重新整理,与大家分享。

生成式对抗网络(GAN)

GAN

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1406.2661

价值函数:

结构图:

LSGAN

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1611.04076

价值函数:

WGAN

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1701.07875

价值函数:

WGAN-GP

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1704.00028

价值函数:

DRAGAN

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1705.07215

价值函数:

CGAN

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1411.1784

价值函数:

结构图:

infoGAN

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1606.03657

价值函数:

结构图:

ACGAN

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1610.09585

价值函数:

结构图:

EBGAN

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1609.03126

价值函数:

结构图:

BEGAN

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1702.08431

价值函数:

变分自编码器(VAE)

VAE

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1312.6114

损失函数:

结构图:

CVAE

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1406.5298

损失函数:

结构图:

DVAE

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1511.06406

AAE

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1511.05644

原文地址:

最后,附GitHub原文地址:

https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections/blob/master/README.md

还可查看不同GAN与VAE变体在MNIST及Fasion-MNIST上的运行结果。

祝你学的开心~

本文分享自微信公众号 - 量子位(QbitAI),作者:专注报道AI

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2017-09-05

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