生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)是基于可微生成器网络的另一种生成式建模方法。生成式对抗网络基于博弈论场景，其中生成器网络必须与对手竞争。...生成网络直接产生样本 。其对手，判别器网络(dircriminator network)试图区分从训练数据抽取的样本和从生成器抽取的样本。...判别器出发由 给出的概率值，指示x是真实训练样本而不是从模型抽取的伪样本的概率。形式化表示生成对抗网络中学习的最简单方法是零和游戏，其中函数 确定判别器的受益。...这不是明显的优点或缺点，并且只要向生成网络最后一层所有的值添加高斯噪声，就可以保证生成器网络向所有点分配非零概率。...以这种方式添加高斯噪声的生成网络从相同分布中采样，即，从使用生成器网络参数化条件高斯分布的均值所获得的分布采样。Dropout似乎在判别器中很重要，在计算生成网络的梯度时，单元应当被随机地丢弃。
用一个形象的例子解释就是：GAN就好比是一个大的网络，在这个网络中有两个小的网络，一个是生成网络，可以当做是制作假钞的人， 而另一个是鉴别网络，也就是鉴别假钞的人。...对于生成网络的目标就是去欺骗鉴别器，而鉴别器是为了不被生成器所欺骗。模型经过交替的优化训练，都能得到提升，理论证明，最后生成模型最好的效果是能够让鉴别器真假难分，也就是真假概率五五开。...上图是生成对抗网络的结构示意图，鉴别器接受真实样本和生成器生成的虚假样本，然后判断出真假结果。生成器接受噪声，生成出虚假样本。...而且在神经网络中的实践中，它也不存在。不过这方法在ML中太常见了，因此就忽略了。最优判别器在极小极大博弈中，首先固定生成器G，最大化价值函数，从而得出最优判别起D。...并且有前面的推导可知， 实际上与分布 和 之间的JS散度只相差了一个常数项，因此这样的循环对抗过程能表述为：给定 ，最大化 以求得 ，即 ;固定 ，计算 ，求得更新后的 ;固定
GAN属于生成模型，使用生成数据分布PGP_{G}去无限逼近数据的真实分布PdataP_{data}。衡量两个数据分布的差异有多种度量，例如KL散度等，但是前提是得知道PGP_{G}。...去生成数据分布PGP_{G}。...例如： 输入唐诗三百首，输出机器写的唐诗 输入一堆动漫人物的照片，输出机器生成的动漫人物照片 该问题的核心是原数据有其分布PdataP_{data}，机器想要学习新的分布PGP_{G}去无限逼近PdataP...整体来看，generator和discriminator构成了一个网络结构，通过设置loss，保持某一个generator和discriminator参数不变，通过梯度下降更新另外一个的参数即可。...通常，GG是神经网络。
生成式对抗网络 GAN 是 2014 年由 Goodfellow 提出的一种新颖的生成式模型，随后得到了快速发展。...Goodfellow 本人提出的是无条件的 GAN；之后出现了能生成不同类别图像的有条件的 GAN；基于卷积神经网络的 DCGAN；可以加入潜在因素，生成不同风格的 InfoGan；彻底解决 GAN 训练不稳定问题的...从 GAN 的原论文出发，借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释，完成原 GAN 的推导、证明与实现。...资源 | 谷歌开源TFGAN：轻量级生成对抗网络工具库 为使开发者更轻松地使用 GAN 进行实验，谷歌最近开源了 TFGAN，一个实现轻松训练和评估 GAN 的轻量级库。...它为开发者轻松训练 GAN 提供了基础条件，提供经过完整测试的损失函数和评估指标，同时提供易于使用的范例，这些范例展示了 TFGAN 的表达能力和灵活性。
GAN主要用途： 生成以假乱真的图片 生成视频、模型 5.1.2 什么GAN 5.1.2.1 定义 生成对抗网络(Generative Adversarial Network，简称GAN)，主要结构包括一个生成器...生成器（Generator），能够输入一个向量，输出需要生成固定大小的像素图像 判别器（Discriminator），用来判别图片是真的还是假的，输入图片（训练的数据或者生成的数据），输出为判别图片的标签...表示生成器生成的分布映射 过程分析： 1、定义GAN结构生成数据 (a)(a)状态处于最初始的状态，生成器生成的分布和真实分布区别较大，并且判别器判别出样本的概率不稳定 2、在真实数据上训练 n epochs...最终可以这样： 5.1.2.4 G、D结构 G、D结构是两个网络，特点是能够反向传播可导计算要介绍G、D结构，需要区分不同版本的GAN。...2014年最开始的模型： G、D都是multilayer perceptron（MLP） 缺点：实践证明训练难度大，效果不行 2015：使用卷积神经网络+GAN（DCGAN（Deep Convolutional
概述 生成对抗网络GAN（Generative adversarial nets）[1]是由Goodfellow等人于2014年提出的基于深度学习模型的生成框架，可用于多种生成任务。...： image.png 在GAN框架的训练过程中，希望生成网络 生成的图片尽量真实，能够欺骗过判别网络 ；而希望判别网络 能够把 生成的图片从真实图片中区分开。...这样的一个过程就构成了一个动态的“博弈”。最终，GAN希望能够使得训练好的生成网络 生成的图片能够以假乱真，即对于判别网络 来说，无法判断 生成的网络是不是真实的。...GAN的框架结构 GAN的框架是由生成网络 和判别网络 这两种网络结构组成，通过两种网络的“对抗”过程完成两个网络的训练，GAN框架由下图所示： 由生成网络 生成一张“Fake image”...总结 生成对抗网络GAN中通过生成网络 和判别网络 之间的“生成”和“对抗”过程，通过多次的迭代，最终达到平衡，使得训练出来的生成网络 能够生成“以假乱真”的数据，判别网络 不能将其从真实数据中区分开
在上一篇文章《实战生成对抗网络[2]：生成手写数字》中，我们使用了简单的神经网络来生成手写数字，可以看出手写数字字形，但不够完美，生成的手写数字有些毛糙，边缘不够平滑。...生成对抗网络中，生成器和判别器是一对冤家。要提高生成器的水平，就要提高判别器的识别能力。...自然的，为了提高生成对抗网络的手写数字生成质量，我们是否也可以采用卷积神经网络呢？...答案是肯定的，不过和《一步步提高手写数字的识别率(3)》中随便采用一个卷积神经网络结构是不够的，因为生成对抗网络中，有两个神经网络模型互相对抗，随便选择网络结构，容易在迭代过程中引起振荡，难以收敛。...好在有专家学者进行了这方面的研究，下面就介绍一篇由Alec Radford、Luke Metz和Soumith Chintala合作完成的论文 arXiv: 1511.06434, 《利用深度卷积生成对抗网络进行无监督表征学习
生成式对抗网络——Gan（二） 【今日知图】 选中文本(可视模式) v 可视模式 从光标位置开始按照正常模式选择文本 V 可视行模式 选中光标经过的完整行 ctrl+v 可视块模式 垂直方向选中文本 ggvG...下面一起来看优秀本科生对生成对抗网络的学习！ 1.回顾及进阶 在上一篇文章中我们提到了gan网络即对抗神经网络的基本思路和一些有趣的思想。...另一个网络，叫做生成器，会把随机噪音作为输入，然后用一个神经网络通过它生成图片。生成器的目标就是为了骗过判别器，让判别器以为生成的图片是真的。...然后再具体说一说探究一下生成模型 生成模型其实实在对抗生成模型前就已经提出来了。我们这里使用的生成模型只不过是其中最直接的生成模型。...Ian goodfellow的2018PPT 对抗生成网络陈述 下一节我会列出一个简单的gan网络实现，并且用数学的方式好好剖析一下生成模型那个的数学原理（极大似然估计），通过那个来帮助大家理解gan网络的那个开山的公式
你好，我是郭震 生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。 这种模型通过一个对抗的训练过程来生成接近真实的数据。...判别器（Discriminator） 功能：判别器D也是一个深度神经网络，其任务是区分输入数据是来自于真实数据集还是生成器G产生的。 输入：真实数据或生成器产生的数据。...通俗解释： 生成对抗网络（GAN）可以用一个通俗的比喻来解释：想象一个画家（生成器）正在学习如何画出非常逼真的伪造画作，而有一个艺术鉴赏家（判别器）则试图区分出这些画作是真品还是伪造品。...目标函数 GAN的目标函数反映了生成器和判别器之间的对抗性质。理想状态下，生成器生成的数据无法被判别器区分。...训练的目标是通过调整 G 和 D 的参数，找到使 V(D,G) 最小的G和使 V(D,G) 最大的 D 结论 生成对抗网络通过生成器和判别器之间的对抗训练，能够生成高度逼真的数据。
摘要 生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。...生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成，而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。...然而，由于生成式模型建模较为困难，因此发展缓慢，直到近年来最成功的生成模型——生成式对抗网络的发明，这一领域才焕发新的生机。...GAN的基本思想 GAN受博弈论中的零和博弈启发，将生成问题视作判别器和生成器这两个网络的对抗和博弈：生成器从给定噪声中（一般是指均匀分布或者正态分布）产生合成数据，判别器分辨生成器的的输出和真实数据。...由此，两个网络在对抗中进步，在进步后继续对抗，由生成式网络得的数据也就越来越完美，逼近真实数据，从而可以生成想要得到的数据（图片、序列、视频等）。
首先回顾一下《实战生成对抗网络[1]：简介》这篇文章的内容，GAN由生成器和判别器组成。简单起见，我们选择简单的二层神经网络来实现生成器和判别器。...生成器 实现生成器并不难，我们采取的全连接网络拓扑结构为：100 → 128 → 784，最后的输出为784是因为MNIST数据集就是由28 x 28像素的灰度图像组成。...小结 一个简单的GAN网络就这么几行代码就能搞定，看样子生成一副画也没有什么难的。...先不要这么乐观，其实，GAN网络中的坑还是不少，比如在迭代过程中，就出现过如下提示： Iter: 9000 D loss: nan G_loss: nan 从代码中我们可以看出，GAN网络依然采用的梯度下降法来迭代求解参数...本文完整的代码请参考: https://github.com/mogoweb/aiexamples 参考 首幅人工智能画作拍卖43.2万美元 远超预估价 实战生成对抗网络[1]：简介
为了让在实验中所开发的生成器网络与判别器网络双方渐渐成长茁壮，设计成最初仅能生成低解析度的马赛克图像，随着训练进行，渐渐生成高解析度的图像。...生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN） 近年来，人工智能的飞速发展，离不开深度神经网络，深度学习的核心思想就是不断的增加层级、增加模型的深度，在图像分类、...但是生成对抗网络(GAN)的出现，让事情发生了变化。GAN采用半监督学习的方式，自动从源数据中学习。...在后续的文章中，我将从一个最简单的生成手写数字开始，探索GAN的应用，预期将包含如下内容： 采用DCGAN（深度卷积生成对抗网络）优化手写数字的生成 使用SSGAN（半监督学习生成对抗网络）实现图像生产生成...利用CGAN（条件生成对抗网络）生成时尚衣柜 利用CycleGAN（循环一致生成网络）实现图像风格的转换 从文本构建逼真的图像 我的数学能力有限，因此主要以代码实例为主，不会过多深入理论，敬请关注。
GAN通过训练两个相互对抗的神经网络解决了非监督学习问题，其中一个是生成（Generator）网络，另一个叫判别（discriminator）网络。...GAN可以借助假币伪造者（生成网络）和 警察（判别网络）的例子来理解。最初，伪造者向警察展示随机生成的假钞票，警察识别出钞票是假的，伪造者根据收到的反馈制造了新的假钞票。...在GAN的场景中，最后得到了可以生成和真实图片非常相似的图片的生成网络，以及可以高度识别伪造品的判别网络。 GAN是伪造网络和专家网络的联合，每个网络都被训练来打败对方。...生成网络以随机变量为输入并生成一张合成图片。判别网络拿到输入的图片，并判断图片是真实的还是伪造的。我们给判别网络要么传入一张真实图片，要么传入一张伪造图片。...生成网络训练生成图片，欺骗判别网络，想让其相信图片是真实的。判别网络也会持续改进，基于得到的反馈反进行欺骗训练。
导语：生成对抗网络（GAN）近来在研究界得到了很大的关注。...生成对抗网络（GAN）由两个独立的网络组成，即生成器（generator）和判别器（discriminator）。GAN 将无监督学习问题作为这两者之间的博弈。...生成对抗网络和拳击比赛没什么不同 深度学习背后的原理 深度学习源于生物学的启发，因此许多深度学习主要概念都是直观的和基于现实的。...可视化由深度卷积神经网络学习的层次结构和表征 激励无监督学习 「对抗训练是有史以来最酷的东西。」...举例一个差异，现实中发生的对抗学习过程在生成器和判别器之间看起来是协同的，而 GAN 的软件实现看起来是对抗性的（……就像拳击比赛）。
本文的主要内容包括：生成对抗网络的研究现状、应用场景和基本模型架构，并列举了生成对抗网络本身所存在的弊端。...2014年，生成对抗网络横空出世，通过生成器和判别器两个神经网络学习系统的对抗学习进行训练，达到博弈均衡来实现更好的学习效果。...生成器要尽可能地训练使得 趋近于1，通过这种对抗学习，我们可以得到生成对抗网络的优化目标： 图1 生成对抗网络基本模型 在生成对抗网络模型的基础上，通过使用反向传播、梯度下降等深度学习优化算法，避免了复杂的马尔可夫链和极大似然估计计算...03 生成对抗网络模型的理论加清晰地认识 生成对抗网络的理论方面是全方位理解和更GAN模型的重要部本章节将会GAN模型的重要部分，本章节将会从原始生成对抗网络的极大极小博弈、极大似然、非饱和问题以及其他的理论问题进行探讨和说明...3.4 其他理论问题 生成对抗网络还有一些其他的理论，比如，生成对抗网络是否学习了目标域的数据分布？
对于上面这个小故事，抛开里面的假想成分，这几乎就是生成对抗网络（GAN）的工作方式。 目前，GAN的大部分应用都是在计算机视觉领域。...本篇文章对GAN进行了一些介绍，并对图像生成问题进行了实际实践。你可以在你的笔记本电脑上进行演示。 生成对抗网络 ? 生成敌对网络框架 GAN是由Goodfellow等人设计的生成模型。...在GAN设置中，以神经网络为代表的两个可微函数被锁定在游戏中。这两个参与者（生成器和鉴别器）在这个框架中有不同的角色。 生成器试图生成来自某种概率分布的数据。即你想重新生成一张聚会的门票。...我们将一个4层卷积网络用于生成器和鉴别器，进行批量正则化。训练该模型以生成SVHN和MNIST图像。以上是训练期间SVHN（上）和MNIST（下）发生器样本。...不用多说，让我们深入实施细节，并在我们走的时候多谈谈GAN。我们提出了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的实现。我们的实现使用Tensorflow并遵循DCGAN论文中描述的一些实践。
近年来，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）成为了人工智能领域最为炙手可热的研究方向。...GAN 用对抗的方法，同时训练了一个「生成模型（G）」与一个「判别模型（D）」，在学习的过程中，生成模型的优化目标是尽可能地去生成伪造的数据，从而获得真实数据的统计分布规律；而判别模型则用于判别给出的一个输入数据到底来源于真实数据还是生成模型...最终，当一个判别模型无法准确分辨生成模型所生成的数据是否为伪造时，此时我们认为判别模型与生成模型都已经提高到了较高的水平，生成模型所生成的数据足以模仿真实世界中的数据。...，把这个翻译的结果扔给另一个专门用于生成素描图片的生成器 ? ，得到的结果 ? 即为对原有的素描图片的一次重构，这里的 z' 同样是噪声。...接下来考虑与这一过程对偶的一个过程，首先将照片 v 用生成器 ? 翻译为素描图 ? ，然后再用生成器 ? 对生成的素描图进行翻译，得到 ? 。 接下来介绍「判别」的思路，与生成器 ?
这是通过GAN迭代训练30W次，耗时3小时生成的手写字图片效果，大部分的还是能看出来是数字的。...实现原理 简单说下原理，对抗生成网络需要训练两个任务，一个叫生成器，一个叫判别器，如字面意思，一个负责生成图片，一个负责判别图片，生成器不断生成新的图片，然后判别器去判断哪儿哪儿不行，生成器再不断去改进...，不断的像真实的图片靠近。...数据集 self.mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 定义占位符，真实图片和生成的图片...real_logits, labels=tf.ones_like(real_logits)) * ( 1 - Config.smooth)) # 识别生成的图片
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