2020年3月15日 · In this post, we took a brief tour of the math behind general adversarial networks. Since the publication of Goodfellow’s work, more GAN models have been introduced and studied by different scholars, such as the Wasserstein GAN or CycleGAN to name just a few.

2020年9月1日 · Generative Adversarial Nets (GAN) have received considerable attention since the 2014 groundbreaking work by Goodfellow et al. Such attention has led to an explosion in new ideas, techniques and applications of GANs. To better understand GANs we need to understand the mathematical foundation behind them.

GAN的数学公式. GAN的对抗博弈可以通过判别函数 D(X):\mathbb{R}^{n} \longrightarrow[0,1] 和生成函数 G: \mathbb{R}^{d} \longrightarrow \mathbb{R}^{n} 之间的目标函数的极大极小值来进行数学化的表示。

2023年11月26日 · 本文的目的就是尽可能简单地从数学角度解释清楚GAN的数学原理，看清它的庐山真面目。 机器学习的模型可分为生成模型和判别模型。 简单说说二者的区别，以二分类问题来讲，已知一个样本的特征为x，我们要去判断它的类别y (取值为0,1)。 也就是要计算p (ylx)，假设我们已经有了N个样本。 计算p (ylx)的思路有两个，一个就是直接求，即y关于x的条件分布，逻辑回归就是这样干的。 凡是按这种思路做的模型统一称作判别模型. 另一个思路是曲线救国，先 …

GAN主要由一个生成器（Generator, 后面以G代指）和一个判别器（Discriminator, 后面以D代指）组成。简单来说，生成器的目的是要生成尽量贴近真实的数据，判别器的目的则是尽量判断出数据真实与否。

本文主要涉及GAN网络的直观理解和其背后的数学原理。 在所有生成模型中，GAN属于 “密度函数未知，直接硬train” 的那一类，和密度函数可定义的PixelRNN/CNN以及变分自编码器VAE有本质区别。 假设现在我们想做人脸的生成任务。 我们希望能找到 人脸图像的真实分布，这样直接在这个分布上随便取点，得到的都是人脸的图像。 但是 分布非常复杂，且无法知道。 所以，我们考虑用 一个简单的分布和一个映射，将这个简单的分布映射到真实的分布。 我们使用 神经网络 来学 …

GAN consists of two distinct models: a generative model (G) that captures the data distribution and a discriminative model (D) that estimates the probability that a sample came from the training data rather than from G. The generator produces images that …

2024年7月26日 · In this article, we will break down the mathematics behind vanilla Generative Adversarial Networks from the intuition to the derivations. 1. The GAN and Its Architecture. Let’s understand a little about the architecture of GANs.

2019年7月8日 · Join my Foundations of GNNs online course (https://www.graphneuralnets.com)! This video takes a deep dive into the math of Generative Adversarial Networks. It explains the optimization function,...

2019年1月14日 · GAN’s are generative models that try to learn the model to generate the input distribution as realistic as possible. Gan’s end goal is to predict features given a label, Instead of predicting a...