2020年3月29日 · 本文详细介绍了生成对抗网络（GAN）的基本原理和工作流程，包括生成模型和判别模型的博弈过程，以及GAN在训练过程中的损失函数。 GAN作为一种强大的深度学习模型，已在计算机视觉等多个领域展现出广泛应用前景，但同时也存在训练难度大、网络收敛不易等问题。 一般而言， 深度学习 模型可以分为判别式模型与生成式模型。 由于 反向传播 （Back propagation, BP）、Dropout等算法的发明，判别式模型得到了迅速发展。 然而，由于生成式 …

2023年10月26日 · 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。 模型通过框架中 (至少)两个模块：生成模型 (Generative Model)和判别模型 (Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。 生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一，目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。 GAN这种全新的技术在生成方向 …

这篇发布在O’Reilly上的文章中，作者向初学者进行了GAN基础知识答疑，并手把手教给大家如何用GAN创建可以生成手写数字的程序。 本教程由两人完成：Jon Bruner是O’Reilly编辑组的一员，负责管理硬件、互联网、制造和电子学等方面的出版物；Adit Deshpande是加州大学洛杉矶分校计算机科学专业的大二学生。 还有视频版： 生成对抗网络（GAN）入门教程：教它写数字_腾讯视频 https://v.qq.com/x/page/g0513qyf2rv.html. 量子位提示： 不多说了，开启你的GAN之旅 …

GANs本质上属于机器学习中的生成模型系列，与其他生成模型（如变分自动编码器）相比，GANs能够有效地生成所需要的样本，消除确定性偏差，并且与内部神经网络结构具有良好的兼容性。

2023年2月18日 · GANs 的基本目标之一是生成具有高质量的逼真图像。 由于网络的容量有限，原始 GAN (FCGAN) 仅应用于 MNIST、Toronto face 和 CIFAR-10 数据集。 DCGAN 和 LAPGAN 引入了转置卷积和上采样过程，这使得模型能生成更高分辨率的图像。

GANs的绝妙之处在于首先间接地比较在下游任务上两个分布的表现， 然后针对该任务进行生成网络的训练，以使生成的分布越来越接近真实分布。 GANs的下游任务是真实样本与生成样本之间的区分任务。

定期输出一下生成器的结果（比如用一个固定的noise为输入），如果很明显崩了，大概是生成器的生成能力不足，此时dloss或者gloss会有一者为0（奇怪的是有时候突然两者的loss会突然交换反转）。

2024年7月8日 · 生成对抗网络（GANs）是一种强大的生成模型，可以合成新的逼真图像。 通过完整的 实现 过程，读者将对 GANs 在幕后的工作原理有深刻的理解。 本教程首先导入必要的库并加载将用于训练GAN的Fashion-MNIST数据集。

生成对抗网络 (GANs)的训练效果很大程度上取决于其损失函数的选择。 本研究首先介绍经典GAN损失函数的理论基础，随后使用PyTorch实现包括原始GAN、 最小二乘GAN (LS-GAN)、 Wasserstein GAN (WGAN)及带梯度惩罚的WGAN(WGAN-GP)在内的多种损失函数。 生成对抗网络(GANs)的工作原理堪比一场精妙的艺术创作过程 ...

2025年3月10日 · GANs are a class of neural networks that autonomously learn patterns in the input data to generate new examples resembling the original dataset. GAN’s architecture consists of two neural networks: Generator: creates synthetic data from random noise to produce data so realistic that the discriminator cannot distinguish it from real data.