本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。...GAN的概念 同VAE模型类似，GAN模型也包含了一对子模型。GAN的名字中包含一个对抗的概念，为了体现对抗这个概念，除了生成模型，其中还有另外一个模型帮助生成模型更好地学习观测数据的条件分布。...GAN实战 看完了前面关于GAN的理论分析，下面我们开始实战。在实战之前目标函数还要做一点改动。...由于Caffe并不是十分适合构建GAN这样的模型，因此这里使用另外一个十分流行且简单易懂的框架——Keras来展示DC-GAN的一些细节。...Info-GAN 本节将要介绍GAN模型的一个变种——InfoGAN，它要解决隐变量可解释性的问题。前面提到GAN的隐变量服从某种分布，但是这个分布背后的含义却不得而知。
、优化选择在参数空间而非函数空间的问题等，今天这篇小文将从博弈论的角度出发来审视一下GAN训练时的问题，说明训练GAN其实是在寻找纳什均衡，然后说明达到纳什均衡或者说损失函数收敛是很难的，并最后给出了3...1 博弈论与GAN 大家对GAN的基本模型想必已经非常熟悉了，我们先从博弈论的角度来重新描述GAN模型。...，这导致了寻找GAN的纳什均衡是比较困难的。...针对GAN训练的收敛性问题，我们接下来将介绍几种启发式的训练技巧。...总结 这篇文章阐述了GAN的训练其实是一个寻找纳什均衡状态的过程，然而想采用梯度下降达到收敛是比较难的，最后给出了几条启发式的方法帮助训练收敛。 下期预告：GAN训练中的动力学
本文结构： 什么是 GAN？ 优点？ keras 例子？ ---- 什么是 GAN？...一种应用是生成在原始数据集中不存在的但是却比较合理的数据，还可以拓展一张图片，生成下一帧影像，由简单几笔生成一幅画： ?...The Discriminative Model：试图判定哪些是虚假的数据，来减小对真实数据的误报。 ?...a wide variety of functions can be incorporated into the model 针对不同的任务就可以设计不同类型的损失函数。...Training： 交替训练 discriminator 和 chained GAN，在训练 chained GAN 时要冻住 discriminator 的参数： ?
例如下图就是一个例子，左边是一个熊猫，但是添加了少量随机噪声变成右图后，分类器给出的预测类别却是长臂猿，但视觉上左右两幅图片并没有太大改变。 ? 所以为什么在简单添加了噪声后会误导分类器呢？...而做不到泛化到所有数据的分类器，其实就会过拟合训练集的数据，这也就是我们可以利用的一点。 我们可以给图片添加一个非常接近于 0 的随机噪声，这可以通过控制噪声的 L2 范数来实现。...因为在 L2 范数看来，对于熊猫和长臂猿的决策边界并没有那么远，添加了非常微弱的随机噪声的图片可能就远离了熊猫的决策边界内，到达长臂猿的预测范围内，因此欺骗了分类器。...除了这种简单的添加随机噪声，还可以通过图像变形的方式，使得新图像和原始图像视觉上一样的情况下，让分类器得到有很高置信度的错误分类结果。...两个网络的工作原理可以如下图所示，D 的目标就是判别真实图片和 G 生成的图片的真假，而 G 是输入一个随机噪声来生成图片，并努力欺骗 D 。 ?
本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。...GAN的概念 同VAE模型类似，GAN模型也包含了一对子模型。GAN的名字中包含一个对抗的概念，为了体现对抗这个概念，除了生成模型，其中还有另外一个模型帮助生成模型更好地学习观测数据的条件分布。...GAN实战 看完了前面关于GAN的理论分析，下面我们开始实战。在实战之前目标函数还要做一点改动。...Info-GAN 本节将要介绍GAN模型的一个变种——InfoGAN，它要解决隐变量可解释性的问题。前面提到GAN的隐变量服从某种分布，但是这个分布背后的含义却不得而知。...GAN：基于对抗的Generator-Discriminator模型对。 InfoGAN：挖掘GAN模型隐变量特点的模型。
解决了GAN的训练不稳定问题。 In no experiment did we see evidence of mode collapse for the WGAN algorithm. ?...比衡量KL距离好，noise增加GAN的训练稳定性并不正确虽然有效； 第二部分EM KL等距离度量进行了分析。...第三部分 介绍WGAN算法 第四部分 介绍了算法效果和优点 第五部分对其他类型的GAN训练算法进行比较分析 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
1 前言 该论文是关于GAN图像生成类的文章出自于大连理工大学并发表于CVPR2021。...GAN生成能力最关键的一环在于模型利用真实数据的信息量的多少，但是GAN及其相应的变体因为利用的信息量比较单薄，所以会导致模型在训练的过程中非常脆弱，容易导致模型崩塌。...为了解决这个问题，论文中作者提出了一种新的GAN的框架，不同于以往的GAN的判别器将样本映射为判别真假的概率值，该论文中判别器将输入样本映射成为高斯分布因子，借此充分的提取真实分布信息，作者从理论实验两方面验证了的有效性...论文中的作者还引入了很多个小技巧来文本GAN模型训练的过程。 ?...作者利用来稳定生成器的训练，防止训练过程中真实信息的消失，对抗损失函数如下所示： 传统上，生成器接收从标准高斯采样的随机噪声并用于产生图像，其中是随机噪声的维数。
一、生成对抗网络的基本概念 1.1 GAN的定义 生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，通过两个神经网络的对抗训练来生成新的、与训练数据类似的数据。GAN由一个生成器和一个判别器组成。...1.2 GAN的工作原理 GAN的工作原理可以概括为一个“博弈”过程： 生成器（G）：接收一个随机噪声作为输入，生成模拟的样本。生成器的目标是欺骗判别器，使其无法区分生成样本和真实样本。...二、生成器与判别器 2.1 生成器 生成器（Generator）的任务是从随机噪声中生成逼真的样本。...输入是一个低维的随机噪声向量，通过一系列的反卷积层逐步上采样，最终生成高维的图像数据。 生成器的结构可以表示为： 其中，(z)是输入的随机噪声向量，(\theta_G)是生成器的参数。...StyleGAN的关键特性包括： 风格嵌入：通过风格映射网络，将输入的随机噪声向量转换为风格向量，用于控制生成图像的风格。
从今天开始，我们将关注训练GAN时产生的问题，作为第一篇文章，首先从几个方面来分析一下实际训练的GAN和理论模型上的GAN不同之处以及实践中出现的问题。...在GAN中，我们也是通过采样来近似计算分布之间的距离的，最理想下状态，两个概率分布之间的距离等于两个“采样”分布的距离，或者相差很小： ?...但考虑到上述简单的正态分布的例子中尚且存在这样的问题，有理由认为在GAN中，依靠采样来估计的分布之间的距离并不等于两个分布的真实的距离。...往期精选 【GAN优化】GAN优化专栏上线，首谈生成模型与GAN基础 【GAN的优化】从KL和JS散度到fGAN 【GAN优化】详解对偶与WGAN 【GAN优化】详解SNGAN(频谱归一化GAN) 【GAN...优化】一览IPM框架下的各种GAN 【GAN优化】GAN优化专栏栏主小米粥自述，脚踏实地，莫问前程 【技术综述】有三说GANs（上） 【模型解读】历数GAN的5大基本结构
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GAN的训练是一个很难解决的问题，上期其实只介绍了一些基本的动力学概念以及与GAN的结合，并没有进行过多的深入。...动力学是一门比较成熟的学科，有很多非常有用的结论，我们将尝试将其用在GAN上，来得到一些有意义的结果，指导一下我们怎么训练GAN。...非常难得有一个好的关于收敛性的结论，而且其数值迭代的方式与实际的GAN训练方式也吻合，我们考虑将GAN对接到这个结论中。...2 对接GAN 上一期中，我们已经给出了GAN的动力学系统的介绍，为了方便起见，我们将生成器和判别器的目标函数均写成max的形式： ? 那么对应于第一小节的式子，x对应为GAN的参数： ?...那么我们可以对GAN的训练过程进行“检查”，当出现一个梯度为0的参数点时，“检查”其矢量场的雅可比矩阵的特征值是否都在单位圆内，如果在则GAN的迭代最终会收敛进该点。
1）融合两个文本的公式： beta是融合的比例，论文中取0.5，也就是各个句子融合一半2）风格迁移公式： S提取生成器一张图像的风格信息，得到s(style)，其次将随机噪声换成提取到的s，s与embedding...采取交替步骤更新生成器和鉴别器网络，学习率设置为0.0002，使用了ADAM solver（动量0.5），生成器的随机噪声从100维单位正态分布取样。...所谓风格，我们指的是图像中所有其他变化因素，如背景颜色和鸟的姿势。文本嵌入主要包括内容信息，通常与样式无关，GAN使用随机噪声来制作风格。...通过控制两个噪声向量之间进行插值，并保持内容固定，生成两种样式之间平滑过渡的鸟类图像。如下图，左图是保证随机噪声不变，改变两个句子的权重大小（即内容变、风格不变）。...3）分离内容和风格：使用随机噪声来制作风格，使用K-means将图像分组为100个簇进行风格阐述。
我们尽可能地去让模型充分学习正常数据的分布长什么样子，一旦来了异常图像，它即便不知道这是啥新的分布，但依旧可以自信地告诉你：这玩意儿没见过，此乃异类也！ ? 用GAN一些网络怎么做呢？...模型G的选择： 一个重建能力或者学习数据分布能力较好的生成模型，例如GAN或者VAE，甚至encoder-decoder。...下面速览几篇论文、看看GAN是如何做异常检测的（数据主要为图像形式）： ---- 1....如上图所示，AnoGAN论文中采用的是DCGAN，一种较简单的GAN架构。 训练阶段： 对抗训练，从一个噪声向量Z通过几层反卷积搭建的生成器G学习生成正常数据图像。...与常规GAN中的D仅考虑输入（实际的或生成的）图像不同，而还考虑了潜在表示z(作为输入)。 测试时，判断图像的异常与否的分值计算方法，可选择可AnoGAN基本一样的方法。 ?
DCGAN 7.4.3 如何理解GAN中的输入随机噪声 7.4.4 GAN为什么容易训练崩溃 7.4.5 WGAN如何解决训练崩溃问题 7.4.6 WGAN-GP：带有梯度正则的WGAN 7.4.7 LSGAN...我们先看一下CGAN的网络结构： 从结构图中可以看到，对于生成器Generator，其输入不仅仅是随机噪声的采样 ，还有欲生成图像的标签信息。...Loss如下： Loss设计和原始GAN基本一致，只不过生成器、判别器的输入数据是一个条件分布。在具体编程实现时只需要对随机噪声采样 和输入条件 做一个级联即可。...如果输入GAN的随机噪声为100维的随机噪声，输出图像为 大小。也就是说，要将100维的信息映射为65536维。...网络结构图如下： 7.4.3 如何理解GAN中的输入随机噪声 为了了解输入随机噪声每一个维度代表的含义，作者做了一个非常有趣的工作，即在隐空间上，假设知道哪几个变量控制着某个物体，那么将这几个变量挡住是不是就可以将生成图片中的某个物体消失
今天的这篇小文将是GAN模型理论介绍的最后一篇。...作者&编辑 | 小米粥 在第二期，已经解释过原始形式的GAN其实只是fGAN的一个特例，在fGAN中我们可以通过选择不同形式的f(x)来获得不同的距离度量，从而产生各种GAN，例如LSGAN，EBGAN...其实，关于GAN的目标函数，除了f-divergence外还有另一大类：IPM，非常熟悉的WGAN便是属于IPM框架下的一种GAN。类似地，我们也可以在IPM框架下产生各种各样的GAN。...并简单展示了在此框架下的WGAN,McGAN,MMD GAN,Fisher GAN等内容。 ?...到此，相信大家对GAN这个生成模型已经有了基本、比较清晰的认识，不得不说，我们的GAN优化之路才刚刚开始了一点，之前只是着重于其基本原理和目标函数（当然，GAN的目标函数五花八门，目前只是做了最基本的阐述
作者发现对于大的对抗扰动半径可有效避免过拟合现象。基于该观察结果，作者提出了一种随机噪声对抗训练，实验表明该方法不仅提供了单步对抗训练的减少计算开销的好处，而且也不会受到过拟合现象的影响。...因此，当前的工作专注于通过一步逼近内部最大化最优解来降低对抗训练的成本。假设损失函数对于输入的变化是局部线性的，那么可以知道对抗训练内部最大化具有封闭形式的解。...基于上述动机，作者主要探索梯度剪裁操作和随机步长中噪声的大小在单步方法中获得的鲁棒性的作用。作者本文中提出了一种简单有效的单步对抗训练方法，具体的计算公式如下所示： 其中是从均分布中采样得来。...▊ 4 实验结果 下图表示的是在数据集（左）和（右）上比较和的多步方法在不同的扰动半径下使用神经网络的分类准确率。...下图表示的是在数据在（左）和（右）上的单步方法与网络在不同扰动半径上的比较。可以发现该论文的方法可以匹配或超过现有技术的结果，同时将计算成本降低3倍。
在本文中，我们提出了一种新的GAN变体，即后验提升GAN（P2GAN），它利用鉴别器产生的后验分布中的真实信息来提升生成器。...在典型的高维多模态数据集上的实验结果表明，P2GAN在无监督图像合成方面取得了与最先进的GAN变体相当的结果。 二、为什么提出Posterior Promoted GAN？...详细来说，作者首先对随机噪声进行采样，然后根据标准高斯N（0,1），则来自特定多元高斯分布的样本可以是： z=ϵ⊙σ+μz=ϵ⊙σ+μ 五、Posterior Promoted GAN 整个网络架构如下图所示...5.3、使用后验分布提升生成器 发电机输入随机噪声ε从标准高斯采样以及来自后验给定真实图像的潜码z，输出生成的图像。...传统上，生成器接收从标准高斯采样的随机噪声ε∈ R^{b×n} 并用于产生图像，其中n是随机噪声的维数，基于这个设计，在给定x \sim p_{\text {data }}(x) ，引入一个来自于后验判别输出的后验向量
具影响力的论文： https://github.com/tensorflow/gan#who-uses-tf-gan 今天，各个推出 TF-GAN 的新版本。...此外，您还可以在 Colab 的 TPU 教程中免费运行 TF-GAN。 GAN 自学课程：免费的学习资源将有助于机器学习的发展与传播。...为此，我们以 Google 内部使用多年的 GAN 课程为基础，发布了一套 GAN 自学课程。...虽然 TF-GAN 并不打算继续保留所有 GAN 模型上的工作示例，但我们还是添加了一些相关的内容，其中包括在 TPU 上训练的Self-Attention GAN。...图像扩展的部分示例：右列为采用 TF-GAN 的新方法。
GAN是一种能够从头开始生成新数据的神经网络。你可以给它一点点的随机噪声作为输入，它可以产生卧室，鸟类或任何它被训练产生的真实图像。 所有科学家都同意的一件事是我们需要更多的数据。...为了对GAN进行更全面的探索，本文将探讨四种不同的体系结构： GAN: The original (“vanilla”) GAN CGAN:使用类标签的原始GAN的条件版本 WGAN: The Wasserstein...用GAN生成新的信用卡数据 为了将不同的GAN体系结构应用到这个数据集中，我将使用GAN-Sandbox，它使用Keras库和TensorFlow后端在Python中实现了许多流行的GAN体系结构。...这是原来的“香草”GAN架构。我要评估的第二个GAN以条件GAN（CGAN）的方式为数据添加类标签。这个GAN在数据，类标签中还有一个变量。...我们可以尝试从未经训练的GAN和训练良好的GAN中添加生成的数据，以测试生成的数据是否比随机噪声好。
GAN由以下两个主要组件组成： 生成器（Generator）：生成器的任务是从随机噪声中生成与真实数据分布相似的样本。 判别器（Discriminator）：判别器的任务是区分生成的假样本和真实样本。...为了更好地理解GAN的结构，下面是一个简单的代码示例，展示如何构建一个基本的GAN模型。 代码实现：GAN的基本结构 下面的代码使用了Python和PyTorch框架来实现一个简单的GAN。...nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): return self.main(x) # 超参数设置 z_dim = 100 # 随机噪声的维度...d_loss: {d_loss.item()}, g_loss: {g_loss.item()} ") 代码解析 生成器 (Generator)：生成器网络通过多个全连接层和ReLU激活函数，将输入的随机噪声转换为与真实数据类似的样本...output_size = 16000 # 输出的音频片段长度 wave_generator = WaveGenerator(z_dim, output_size) # 输入随机噪声生成音频 z
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