展开

关键词

生成对抗网络

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。 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。生成器接受 作为它自己的受益。 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。

37810

生成对抗网络(GAN)

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

59020
  • 广告
    关闭

    【玩转 Cloud Studio】有奖调研征文,千元豪礼等你拿!

    想听听你玩转的独门秘籍,更有机械键盘、鹅厂公仔、CODING 定制公仔等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    生成对抗网络GAN

    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

    534100

    生成对抗网络(GAN)

    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 判断图片的真伪,二分类问题,使用交叉熵损失 对于真实样本:对数预测概率损失,提高预测的概率 对于生成样本:对数预测概率损失,降低预测概率 最终可以这样: 5.1.2.4 G、D结构 G、D结构是两个网络 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

    21810

    生成式对抗网络 GAN

    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 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。

    27620

    生成对抗网络GAN

    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。 从名称也不难看出,在GAN中包括了两个部分,分别为”生成”和“对抗”,整两个部分也分别对应了两个网络,即生成网络(Generator) 和判别网络(Discriminator) ,为描述简单,以图像生成为例 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 (GANs) [3] 通俗理解生成对抗网络GAN

    7420

    实战生成对抗网络:DCGAN

    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

    30820

    生成式对抗网络——Gan(二)

    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网络对抗神经网络的基本思路和一些有趣的思想。 而在一个GAN中,我们构建两个不同的神经网络。 第一个网络是传统的分类网络叫判别器。 我们会用判别器来判断图片是真实的(属于训练集)还是假的(不在训练集中)。 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

    25030

    生成式对抗网络模型综述

    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。 深度学习 生成式对抗网络 卷积神经网络 Wasserstein距离 对抗训练 deep learning, generate adversial network, convolutionalneural 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。 由此,两个网络对抗中进步,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)。

    25920

    生成式对抗网络模型综述

    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。 关键词:深度学习 生成式对抗网络 卷积神经网络 Wasserstein距离 对抗训练 Keywords: deep learning, generate adversial network, convolutional 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。 由此,两个网络对抗中进步,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)。

    70540

    实战生成对抗网络: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。

    44930

    生成式对抗网络模型综述

    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。 关键词:深度学习 生成式对抗网络 卷积神经网络 Wasserstein距离 对抗训练 Keywords: deep learning, generate adversial network, convolutional 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。 由此,两个网络对抗中进步,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)。

    37250

    生成对抗网络(GAN)简介

    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。

    15610

    GAN对抗网络入门教程

    Generative Adversarial Networks (GANs) https://skymind.ai/wiki/generative-adversarial-network-gan 1 GAN简介 生成对抗网络 生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间(latent space)中随机取样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。 两个网络相互对抗、不断调整参数,最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。 生成对抗网络常用于生成以假乱真的图片。此外,该方法还被用于生成影片、三维物体模型等。 虽然生成对抗网络原先是为了无监督学习提出的,它也被证明对半监督学习、完全监督学习 、强化学习是有用的。 ? image 4 GANs, Autoencoders and VAEs 下面对生成性对抗网络与其他神经网络(例如自动编码器和变分自动编码器)进行比较。 自动编码器将输入数据编码为矢量。

    71130

    例解生成对抗网络

    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)。

    50840

    GAN生成对抗网络入门介绍

    GAN生成对抗网络入门介绍 GAN(Generative Adversarial Network)生成对抗网络,由Ian Goodfellow在2014年提出。 生成器希望假图像更逼真判别概率高而判别器希望假图像再逼真也可以判别概率低,通过这样的动态博弈过程,最终达到纳什均衡点,通过深度神经网络训练完成之后,生成器可以从一段随机数中生成逼真的图像。 它们的对抗思想与GAN类似,但GAN却有所不同。 ? 下图就是基于卡通头像的生成器与判别器之间的对抗示意图。 两个模型相对抗,最后达到全局最优。 对于原始数据来说,判别输入样本是否来自原始数据的损失函数为 ? 最大化这一项相当于令判别器D在输入服从原始数据data时概率值为1。 GAN最大的缺点是作为一种隐变量模型,它难以被解释,结果也难以被量化(生成结果的好不好往往要靠人类去直观感受),而且GAN的训练也难于其他神经网络。 下图展示了生成器和判别器的优缺点 ?

    1.3K10

    【深度学习】生成对抗网络(GAN)

    一、概述 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种无监督深度学习模型,用来通过计算机生成数据,由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。 GAN论文数量增长示意图 2018年,对抗式神经网络的思想被《麻省理工科技评论》评选为2018年“全球十大突破性技术”(10 Breakthrough Technologies)之一。 Ng也把生成对抗网络看作“深度学习领域中一项非常重大的进步”。 GAN的可视化理解 下面我们用一个可视化概率分布的例子来更深入地认识一下生成对抗网络。 虚线为生成对抗网络中的判别器,它被赋予了初步区分真实数据与生成数据的能力,并对于它的划分性能加上一定的白噪声,使得模拟环境更为真实。

    93420

    图像融合生成对抗网络案例

    前几篇文章给大家分享了各种基于小波变换方法的图像融合例子,今天我将分享如何使用生成对抗网络来进行图像融合。 我在这里直接给出FusionGAN的网络结构,如下图所示。 简单说明一下,FusionGAN是由生成网络和判别网络构成,生成网络采用的是VNet模型,判别网络采用的是常规分类网络,生成网络的输入是两幅多模态的原始图像,两幅原始图像经过VNet网络产生生成融合图像结果 ,然后将金标准融合图像和生成网络的融合图像一起输入到分类结构的判别网络中去进行真假判别。 首先是生成网络损失函数和判别网络损失函数曲线训练结果。 ? ? 然后是训练过程中生成的融合图像与金标准融合图像如下所示,可以看到随着不断训练生成的融合图像与金标准融合图像越来越相似。 ?

    87030

    深度卷积对抗生成网络(DCGAN)

    卷积神经网络在有监督学习中的各项任务上都有很好的表现,但在无监督学习领域,却比较少。本文介绍的算法将有监督学习中的CNN和无监督学习中的GAN结合到了一起。 而GAN的基本算法,可以参考对抗神经网络。 GAN无需特定的cost function的优势和学习过程可以学习到很好的特征表示,但是GAN训练起来非常不稳定,经常会使得生成器产生没有意义的输出。 而论文的贡献就在于: 为CNN的网络拓扑结构设置了一系列的限制来使得它可以稳定的训练。 DCGAN的generator网络结构: ? 但我觉得,更大的贡献在于作者对于效果的研究方式,生成模型很难来区分好与坏,而本paper通过探索隐空间,分析网络,比较特征表现能力等一系列手段,证明了DCGAN算法确实是一个强大的算法。

    71080

    深度卷积生成对抗网络(DCGAN)

    GAN的基本原理 GAN的基本原理其实非常简单,它包含两个网络,G网络(Generator)和D网络(Discriminator)。 G网络的目标是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D,D网络的目标是尽量把G网络生成的图片和真实的图片分别开来。 最理想的结束状态是,G网络可以生成足以“以假乱真”的图片,而D网络,它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的。 图片来源【1】 先看以下枯燥的数学语言描述下GAN的核心原理: 上述公式中:x表示真实图片,z表示输入G网络的随机噪声,而G(z)表示G网络生成的图片;D(x)表示D网络判断真实图片是否真实的概率(因为 D(G(z))是D网络判断G生成的图片是否真实的概率,G应该希望自己生成的图片“越接近真实越好”,也就是说,G希望D(G(z))尽可能得大,这时V(D, G)会变小,因此对于G来说就是求最小的G(min_G

    24620

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券