生成式对抗网络VIP免费

生成式对抗网络GenerativeAdversarialNetwork---不要怂，就是GAN----LOGO-June1,2018早期理论积累GAN的理论及衍生模型GAN的应用介绍早期理论积累生成式对抗网络GAN起源于博弈论中的二人零和博弈（two-playergame）博弈方a:生成式模型（generativemodel）博弈方b:判别式模型（discriminativemodel）生成模型G:捕捉样本数据的分布，用服从某一分不（均匀分布，高斯分布）的噪声z生成一个类似真实训练数据的样本，追求效果是越像真实的越好。判别模型D：是一个二分类器，估计一个样本来自训练数据（而非生成数据）的概率，如果样本来自真实的训练数据，D输出大概率，否则，D输出小概率。生成式对抗网络---博弈论博弈论-纳什均衡假设猪圈里有一头大猪、一头小猪。猪圈的一头有猪食槽（两猪均在食槽端），另一头安装着控制猪食供应的按钮，按一下按钮会有10个单位的猪食进槽，但是在去往食槽的路上会有两个单位猪食的体能消耗，若大猪先到槽边，大小猪吃到食物的收益比是9∶1；同时行动（去按按钮），收益比是7∶3；小猪先到槽边，收益比是6∶4。那么，在两头猪都有智慧的前提下，最终结果是小猪选择等待。生成式对抗网络---博弈论囚徒困境智猪博弈机器学习方法可以分为生成方法和判别方法，所学到的模型分别称为生成式模型和判别式模型。生成方法通过观测数据学习样本与标签的联合概率分布P(X,Y)，训练好的模型能够生成符合样本分布的新数据，它可以用于有监督学习和无监督学习。判别方法由数据直接学习决策函数f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型。生成方法和判别方法深度产生式模型的深度信念网络（DBN）。DBN是由一组受限玻尔兹曼机(RBMs)堆叠而成的深度生成式网络，它的核心部分是贪婪的、逐层学习的算法，这种算法可以最优化深度置信网络的权重。以无监督方式预训练的生成式模型（DBN）可以提供良好的初始点，然后通过有监督的反向传播算法微调权值早期深层生成模型生成对抗网络，由两个网络组成，即生成器和判别器，生成器用来建立满足一定分布的随机噪声和目标分布的映射关系，判别器用来区别实际数据分布和生成器产生的数据分布。GAN生成模型GAN的理论及衍生模型请在此添加你的标题生成式对抗网络--GAN理论GAN的基本框架当固定生成网络G的时候，对于判别网络D的优化，可以这样理解：输入来自于真实数据，D优化网络结构使自己输出1，输入来自于生成数据，D优化网络结构使自己输出0；当固定判别网络D的时候，G优化自己的网络使自己输出尽可能和真实数据一样的样本，并且使得生成的样本经过D的判别之后，D输出高概率。生成式对抗网络--GAN的基本框架生成式对抗网络--如何定义损失通过优化目标，使得我们可以调节概率生成模型的参数，从而使得生成的概率分布和真实数据分布尽量接近。但是这里的分布参数不再跟传统概率统计一样了，这些参数保存在一个黑盒中：最后所学到的一个数据分布Pg(G)，没有显示的表达式。生成式对抗网络--noise输入的解释如图所示，假设我们现在的数据集是一个二维的高斯混合模型，那么这么noise就是x轴上我们随机输入的点，经过生成模型映射可以将x轴上的点映射到高斯混合模型上的点。当我们的数据集是图片的时候，那么我们输入的随机噪声其实就是相当于低维的数据，经过生成模型G的映射就变成了一张生成的图片G（x）。优化函数的目标函数D(x)表示判别器认为x是真实样本的概率，而1-D(G(z))则是判别器认为合成样本为假的概率。训练GAN的时候，判别器希望目标函数最大化，也就是使判别器判断真实样本为“真”，判断合成样本为“假”的概率最大化；与之相反，生成器希望该目标函数最小化，也就是降低判别器对数据来源判断正确的概率。在训练的过程中固定一方，更新另一方的网络权重，交替迭代，在这个过程中，双方都极力优化自己的网络，从而形成竞争对抗，直到双方达到一个动态的平衡（纳什均衡），此时生成模型G恢复了训练数据的分布（造出了和真实数据一模一样的样本），判别模型再也判别不出来结果，准确率为50%，约等于乱猜。生成式对抗网络--GAN的训练方法生成模型：要最小化判别模型D的判别准确率。判别模型：要尽量最大化自己的...