摘要:近日,英國(guó)小哥在上圖解了一系列生成式對(duì)抗網(wǎng)和變分自編碼器的實(shí)現(xiàn)。
近日,英國(guó)小哥Pawel.io在GitHub上圖解了一系列生成式對(duì)抗網(wǎng)(GAN)和變分自編碼器(VAE)的TensorFlow實(shí)現(xiàn)。
生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)
GAN
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1406.2661
價(jià)值函數(shù):
結(jié)構(gòu)圖:
LSGAN
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1611.04076
價(jià)值函數(shù):
WGAN
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1701.07875
價(jià)值函數(shù):
WGAN-GP
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1704.00028
價(jià)值函數(shù):
DRAGAN
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1705.07215
價(jià)值函數(shù):
CGAN
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1411.1784
價(jià)值函數(shù):
結(jié)構(gòu)圖:
infoGAN
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1606.03657
價(jià)值函數(shù):
結(jié)構(gòu)圖:
ACGAN
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1610.09585
價(jià)值函數(shù):
結(jié)構(gòu)圖:
EBGAN
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1609.03126
價(jià)值函數(shù):
結(jié)構(gòu)圖:
BEGAN
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1702.08431
價(jià)值函數(shù):
變分自編碼器(VAE)
VAE
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1312.6114
損失函數(shù):
結(jié)構(gòu)圖:
CVAE
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1406.5298
損失函數(shù):
結(jié)構(gòu)圖:
DVAE
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1511.06406
AAE
論文地址:
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
還可查看不同GAN與VAE變體在MNIST及Fasion-MNIST上的運(yùn)行結(jié)果。
祝你學(xué)的開(kāi)心~
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摘要:二是精度查全率和得分,用來(lái)衡量判別式模型的質(zhì)量。精度查全率和團(tuán)隊(duì)還用他們的三角形數(shù)據(jù)集,測(cè)試了樣本量為時(shí),大范圍搜索超參數(shù)來(lái)進(jìn)行計(jì)算的精度和查全率。 從2014年誕生至今,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)熱度只增不減,各種各樣的變體層出不窮。有位名叫Avinash Hindupur的國(guó)際友人建立了一個(gè)GAN Zoo,他的動(dòng)物園里目前已經(jīng)收集了多達(dá)214種有名有姓的GAN。DeepMind研究員們甚至將...
摘要:例如,即插即用生成網(wǎng)絡(luò)通過(guò)優(yōu)化結(jié)合了自動(dòng)編碼器損失,損失,和通過(guò)與訓(xùn)練的分類(lèi)器定于的分類(lèi)損失的目標(biāo)函數(shù),得到了較高水平的樣本。該論文中,作者提出了結(jié)合的原則性方法。 在機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域,生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在學(xué)習(xí)生成模型方面占據(jù)著統(tǒng)治性的地位,在使用圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的時(shí)候,GAN能夠生成視覺(jué)上以假亂真的圖像樣本。但是這種靈活的算法也伴隨著優(yōu)化的不穩(wěn)定性,導(dǎo)致模式崩潰(mode colla...
摘要:相比于,它將也作為隱變量納入到變分推斷中。結(jié)論綜述本文的結(jié)果表明了變分推斷確實(shí)是一個(gè)推導(dǎo)和解釋生成模型的統(tǒng)一框架,包括和。 作者丨蘇劍林單位丨廣州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)個(gè)人主頁(yè)丨kexue.fm前言我小學(xué)開(kāi)始就喜歡純數(shù)學(xué),后來(lái)也喜歡上物理,還學(xué)習(xí)過(guò)一段時(shí)間的理論物理,直到本科畢業(yè)時(shí),我才慢慢進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。所以,哪怕在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,我的研究習(xí)慣還保留著數(shù)學(xué)和物理的...
摘要:網(wǎng)絡(luò)所有的神經(jīng)元都與另外的神經(jīng)元相連每個(gè)節(jié)點(diǎn)功能都一樣。訓(xùn)練的方法是將每個(gè)神經(jīng)元的值設(shè)定為理想的模式,然后計(jì)算權(quán)重。輸入神經(jīng)元在網(wǎng)絡(luò)整體更新后會(huì)成為輸入神經(jīng)元。的訓(xùn)練和運(yùn)行過(guò)程與十分相似將輸入神經(jīng)元設(shè)定為固定值,然后任網(wǎng)絡(luò)自己變化。 新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)隨時(shí)隨地都在出現(xiàn),要時(shí)刻保持還有點(diǎn)難度。要把所有這些縮略語(yǔ)指代的網(wǎng)絡(luò)(DCIGN,IiLSTM,DCGAN,知道嗎?)都弄清,一開(kāi)始估計(jì)還無(wú)從下...
摘要:用離散信一文清晰講解機(jī)器學(xué)習(xí)中梯度下降算法包括其變式算法無(wú)論是要解決現(xiàn)實(shí)生活中的難題,還是要?jiǎng)?chuàng)建一款新的軟件產(chǎn)品,我們最終的目標(biāo)都是使其達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。 提高駕駛技術(shù):用GAN去除(愛(ài)情)動(dòng)作片中的馬賽克和衣服 作為一名久經(jīng)片場(chǎng)的老司機(jī),早就想寫(xiě)一些探討駕駛技術(shù)的文章。這篇就介紹利用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的兩個(gè)基本駕駛技能: 1) 去除(愛(ài)情)動(dòng)作片中的馬賽克 2) 給(愛(ài)情)動(dòng)作片中...
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