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【深度學(xué)習(xí)】生成對抗網(wǎng)絡(luò)Generative Adversarial Nets

2年前作者：無水先生分類：Toy博客閱讀(21)違法舉報

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序言

????????本文是GAN網(wǎng)絡(luò)的原始論文，發(fā)表于2014年，我們知道，對抗網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中，CNN基礎(chǔ)上的一大進步；它最大的好處是，讓網(wǎng)絡(luò)擺脫訓(xùn)練成“死模型”到固定場所處去應(yīng)用，而是對于變化的場景，網(wǎng)絡(luò)有一個自己的策略；這是非常值得研究的課題。本文記錄了原始論文，作為長期參考系保存。

一、摘要

????????我們提出了一個通過對抗過程估計生成模型的新框架，其中我們同時訓(xùn)練兩個模型：捕獲數(shù)據(jù)分布的生成模型G，以及估計樣本來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)而不是G的概率的判別模型D。 G 的訓(xùn)練過程是最大化 D 出錯的概率。此框架對應(yīng)于最小最大值雙人游戲。在任意函數(shù) G 和 D 的空間中，存在一個唯一的解決方案，G 恢復(fù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布，D 在任何地方都等于 1 2。在G和D由多層感知器定義的情況下，整個系統(tǒng)可以通過反向傳播進行訓(xùn)練。在訓(xùn)練或生成樣本期間，不需要任何馬爾可夫鏈或展開的近似推理網(wǎng)絡(luò)工作。實驗通過對生成的樣本進行定性和定量評估，證明了該框架的潛力。

二、概述

????????深度學(xué)習(xí)的前景是發(fā)現(xiàn)豐富的分層模型[2]，這些模型表示人工智能應(yīng)用中遇到的各種數(shù)據(jù)的概率分布，例如自然圖像，包含語音的音頻波形和自然語言語料庫中的符號。到目前為止，深度學(xué)習(xí)中最引人注目的成功涉及判別模型，通常是那些將高維、豐富的感官輸入映射到類標簽的模型[14，22]。這些驚人的成功主要基于反向傳播和輟學(xué)算法，使用分段線性單元[19，9，10]，這些單元具有特別好的梯度。深度生成模型的影響較小，因為難以近似最大似然估計和相關(guān)策略中出現(xiàn)的許多棘手的概率計算，并且由于難以在生成上下文中利用分段線性單元的優(yōu)勢。我們提出了一種新的生成模型估計程序&文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-618214.html

到了這里，關(guān)于【深度學(xué)習(xí)】生成對抗網(wǎng)絡(luò)Generative Adversarial Nets的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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