1 Box-constrained L-BFGSSzegedy[22] 等人首次证明了可以通过对图像添加小量的人类察觉不到的扰动误导神经网络做出误分类。他们首先尝试求解让神经网络做出误分类的最小扰动的方程。表示一张干净的图片，是一个小的扰动，l是图像的label，C(`)是深度申请网络分类器。l和原本图像的label不一样。 但由于问题的复杂度太高，他们转而求解简化后的问题，即寻找最小的
本篇blog的内容基于原始论文SGAN：Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks和《生成对抗网络入门指南》第六章。（论文比较短只有3页，其中还包含一页citation）为什么研究SGAN？有大量的数据是不带标签的，带标签的数据只占一小部分；在DCGAN的研究中我们看到使用生成模型特征抽取后形成的判别器可以达到分类的效
生成对抗网络监督式学习是指基于大量带有标签的训练集与测试集的机器学习过程，而非监督式学习可以自己从错误中进行学习并降低未来出错的概率。前者的缺点是需要大量标签样本且非常耗时耗力，而后者虽然没有这个问题，但准确率往往比前者低。Goodfellow等人于2014年提出生成对抗网络（GAN），它提供了一种不需要大量标注训练数据就能学习深度表征的方式，可以通过反射传播算法分别更新生成器和判别器以执行竞争性
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2024-03-18 08:54:59
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一、基本原理生成对抗网络有一个生成器(Generator,简称G)生成数据和一个鉴别器(Discriminator,简称D)鉴别数据是否与真实数据相似。GAN是半监督学习方式训练的模型，基于神经网络，经常被用在图像处理和半监督学习领域。生成器作用D：生成和真实数据几乎没有差距的数据鉴别器的作用G：尽最大努力区分生成器生成的数据和真实数据 训练一个生成器(Generator,简称G),从随
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2024-05-07 22:38:47
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生成对抗网络(Generative adversarial nets,GAN)是Goodfellow等人在2014年提出的一种生成式模型。GAN是由一个生成器和一个判别器构成。生成器捕捉真实数据样本的潜在分布，并由潜在分布生成新的数据样本；判别器是一个二分类器，判别输入是真实数据还是生成的样本。其优化过程类似于极小极大游戏，通过反向传播算法，最终目标可实现纳什均衡，即生成器完全获得真实数据样本的分
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2024-03-01 16:15:51
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本篇文章主要是生成对抗网络的衡量指标进行介绍，尤其是当生成对抗网络用于(医学图像增强)，我们应该用何等方法进行衡量。常见的 GAN 衡量指标有可视化查看，以及定量数值分析 Inception Score(IS), Fréchet Inception Distance(FID) 等等方法。同时当GAN用于图像数据增强时，我们还可以将应用 GAN 生成图片，对图像数据增强的效果作为衡量指标，比如用于
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2024-03-08 22:56:26
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前言生成式对抗网络的目标是生成高质量且多样性的样本，而一般的loss对其衡量能力有限，也无法像分类问题这种监督学习一样通过准确率等指标衡量。因此需要一些特定的方式对其进行衡量，本文主要介绍场景的几种衡量方式，即IS、FID与JS散度，能够从不同角度对GAN的效果进行衡量。ISIS即Inception Score，是一种比较常用的GAN模型评价指标。其设计基于GAN评价的两大指标，即结果的质量与多样
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2024-10-08 09:20:59
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生成模型(Generative Model) vs 判别模型(Discriminant Model)在讨论生成对抗网络之前，我们需要先明确两个概念： 生成模型和判别模型。 所谓生成网络，指构建生成模型的神经网络；同理判别网络则是构建判别模型的神经网络。机器学习/深度学习模型所的一个主要任务就是：根据事物的属性(X)预测事物的标记(Y)。生成模型和判别模型，都能完成这个任务，但具体方法不
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生成模型(Generative Model) vs 判别模型(Discriminant Model)
在讨论生成对抗网络之前，我们需要先明确两个概念： 生成模型和判别模型。
所谓生成网络，指构建生成模型的神经网络；同理判别网络则是构建判别模型的神经网络。
机器学习/深
1. 对抗生成网络原理
在对抗生成网络出现之前，几乎没有什么图片能解决图像生成的问题，在GAN出现之后，这个问就能够被解决了，并在很多领域得到应用。比如，图像超清化，换脸，图像修复，图像变漫画，漫画变图像，给漫画上色等等，此外GAN还可以应用于深度学习数据的生成，达到数据增强的效果。原理动机在GAN提出之前，深度学习在分类，检测等判别类问题上的进展很大，有各种各样可以提升网络
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2024-05-10 12:00:42
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生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。论文《Generative Adversarial Nets》首次提出GAN。 GAN的思想 GAN由生成器G和判别器D组成。生成器G根据输入先验分布的随机向量(一般使用随机分布，论文
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2024-05-09 16:13:45
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文章目录什么是GAN（生成对抗网络）GAN的优化鉴别器的优化生成器的优化公式角度理解什么是"对抗"GAN的训练 什么是GAN（生成对抗网络）GAN分为生成器与鉴别器两部分，生成器将隐空间中的点作为输入，生成一张假图片。鉴别器会将真图片与假图片作为输入，鉴别出哪一张图片为真。“对抗”即生成器与鉴别器之间的对抗，生成器企图利用生成的假图片欺骗鉴别器，鉴别器会依据生成的假图片与真图片的差距给生成器施加
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2024-03-27 12:35:23
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一、前言 GAN可以说是最近10年来深度学习领域最为突出的创新，GAN是深度学习和博弈论相结合的产物，GAN的诞生，在生成领域引发了一些列的创新和应用。二、博弈论原理二人零和博弈思想（Two-player Game）。零和博弈指的是参与博弈的各方，在严格竞争下，一方的收益必然意味着另一方的损失，博弈各方的收益和损失相加总和永远为“零”，双方不存在合作的可能。
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2024-09-19 18:26:18
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GAN由生成器和判别器组成： 生成器（Generative Model）的本质也是一个神经网络，或者说是一个函数 G(x) 判别器（Discriminat
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2024-08-12 17:25:24
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浅谈GAN——生成对抗网络 最近总是听老板提起对抗学习，好奇之心，在网上搜集了一些相关资料，整理如下，大部分摘自重要引用的内容。近年来，基于数据而习得“特征”的深度学习技术受到狂热追捧，而其中GAN模型训练方法更加具有激进意味：它生成数据本身。 GAN是“生成对抗网络”（Gener
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2024-08-15 16:30:32
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本文利用通俗易懂的语言对生成对抗网络（GAN）进行介绍，包括技术背景、原理、应用场景、未来发展趋势等。一、技术背景生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种生成模型，由Goodfellow等人在2014年提出。相比于其他生成模型，GAN具有更高的生成能力和更好的生成效果，因此受到了广泛的关注和研究。GAN的基本思想是通过让两个神经网络相互对抗，从而
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2023-06-14 15:40:11
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0 前言GAN(Generative Adversarial Nets)是用对抗方法来生成数据的一种模型。和其他机器学习模型相比，GAN引人注目的地方在于给机器学习引入了对抗这一理念。回溯地球生物的进化路线就会发现，万物都是在不停的和其他事物对抗中成长和发展的。 生成对抗网络就像我们玩格斗游戏一样：学习过程就是不断找其他对手对抗，在对抗中积累经验，提升自己的技能。GAN 是生成模型的一
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2024-05-23 20:25:12
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、GAN训练1.1 训练不稳定1.2 Mode Collapse二、WGAN2.1 Wasserstein距离2.2 WGAN三、代码实现 前言本篇论文主要记录了对抗生成网络训练难的问题和解决方式。 本文主要参考了两位大佬的博客 [WGAN (原理解析)]() [生成对抗网络——原理解释和数学推导](https://a
看了几篇博文，简单记录一下GAN网络（generative adversarial nets 生成式对抗网络）定义GAN网络起源于博弈理论，博弈的双方分别是生成式模型（G）和判别式模型（D）生成式模型的输入是一组服从某一分布的噪声，生成一个类似真实训练数据的样本；判别式模型的输入就是生成式模型的输出，判别式模型的目的是判断这个生成的样本是不是来自于训练数据（概率）；有点类似于G是用纸生成假钞，力求
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2024-08-02 09:19:15
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Goodfellow等人,介绍了生成对抗网络（GAN）以模拟数据分布。由于与两个基本属性相关的原因，GAN可以合成真实图像。GAN是一种无监督的训练方法，可以通过类似于人类学习图像特征的方式获取信息。通过发现潜在的高维数据分布，GAN在特征提取方面具有良好的性能。本文回顾了医学图像处理应用中提出的基于GAN的结构，包括去噪，重建，分割，检测，分类和图像合成。论文的分布如图1所示。本文最后汇总了63
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2024-04-15 16:04:41
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