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。

2022年2月25日 · 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。 …

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。

2024年5月7日 · 生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出。它的核心思想是通过对抗过程，让生成模型和判别模型相互竞争，最终实现生成高质量的样本。GAN 在图像生成、图像修复、超分辨率等领域取得了显著的成功。

首先是符号说明, 注意GAN，主要学习的是数据的分布，最终得到的是两个一样的数据分布。 当鉴别模型输出D（x）为1时，即可以轻松判别数据，此时上式取值最大。 当鉴别模型输出D (G (z))为0时，即鉴别模型轻松地鉴别出生成模型的数据，此时上式取值最大。 这个问题真的有最优解吗？ 下面证明这个问题。 当DG输出为0.5时，说明鉴别模型已经完全分不清真实数据和GAN生成的数据了，此时就是得到了最优生成模型了。 KL散度永远大于等于0，可以知道目标函数最终最优值 …

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.

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 …