做微商哪个网站好,丹阳网站,logo网站免费,做网站宣传有用吗本节课主要是对GAN的发展进行了介绍#xff0c;包括基本原理#xff0c;训练方法#xff0c;存在问题#xff0c;改进以及应用场景等。实践作业则为手写数字生成。课程地址为#xff1a;https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/preview/493290。 文章目录1.什么是… 本节课主要是对GAN的发展进行了介绍包括基本原理训练方法存在问题改进以及应用场景等。实践作业则为手写数字生成。课程地址为https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/preview/493290。 文章目录1.什么是GAN?2.GAN的基本原理和改进2.1 GAN的基本原理2.2 GAN的训练2.3 GAN存在的问题与改进1.什么是GAN?
首先是介绍什么是GAN本质上是通过对抗的方式去学习数据分布的生成式模型核心思想是生成网络G和对抗网络D不断博弈达到生成真实数据的目的。 2.GAN的基本原理和改进
自从2014年GAN首次被提出来之后其发展进程可以归结为以下脉络 2.1 GAN的基本原理
GAN的思想是来自于博弈论中的零和游戏生活中一个常见的例子就是制造假钞和验钞机之间的关系。
2.2 GAN的训练
机器学习或深度学习中要想训练模型都要找到其目标函数GAN的目标函数如下分为两个方面
判别器希望自身的奖励最大化生成器希望判别器的奖励最小化 训练方法如下这里需要训练生成器和判别器而两个又相互依赖因此训练时要锁定一个训练另一个。 GAN的训练细节和可视化如下 2.3 GAN存在的问题与改进
GAN虽然功能很强大但是也存在一些问题不收敛模式坍塌。
下面介绍了对应的解决方案对目标函数进行改进对网络结构进行改进 最后介绍一下WGAN: 最后是使用GAN生成手写数字这部分网上资料比较多代码就不贴了。
