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GAN提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架，在新框架中同时训练两个模型：一个用来捕获数据分布的生成模型G，和一个用来估计样本来自训练数据而不是G的概率的判别模型D，G的训练过程是最大化D产生错误的概率。.这个框架相当于一个极小极大化的...
最近在学习生成对抗网络的相关知识，首先接触到的当然是IanGoodfellow的原始论文，文章中作者很简要的阐明了GAN的基本算法，同时也给出该算法可行的理论证明。该模型通俗点说可以利用已有的数据对模型进行训练，训练完成后，该网络能够自动...
原始GAN论文笔记及TensorFlow实现WelcomeToMyBlog引言在GAN诞生之前,比起生成模型而言,判别模型更受关注,比如AlexNet,VGG,GoogleNet,因为典型的生成模型往往具有原理复杂,推导复…
在公众号会话界面回复“GAN论文”，即可获取网盘链接。-----我是可爱的分割线-----关注搜罗最好玩的计算机视觉论文和应用，AI算法与图像处理微信公众号，获得第一手计算机视觉相关信息发布于2019-08-28深度学习（DeepLearning）计算机视觉...
目前，GAN的变种更是有上千种，2019年计算机界的诺贝尔奖“图灵奖”得主，深度学习先驱之一的YannLeCun也曾说：“GAN及其变种是数十年来机器学习领域最有趣的想法。”原始GAN的论文连接为：GenerativeAdversarialNets首先我们用一句话来概括下原始
也就是说，在GAN原始论文[2]中就已经给出了，优化这样一个目标函数等价于优化JS散度（因为2log2是常数）。然而，问题就出在了这个JS散度上。在论文[1]中，作者指出当两个分布（比如这里的真实数据分布P_r和生成数据分布P_g之间…
AdvGAN的核心思想是将干净样本通过GAN的生成器映射成对抗扰动，然后加在对应的干净样本中，判别器负责判别输入的样本是否为对抗样本。为了实现愚弄学习模型的目标，再将生成的数据…
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目前，GAN的变种更是有上千种，2019年计算机界的诺贝尔奖“图灵奖”得主，深度学习先驱之一的YannLeCun也曾说：“GAN及其变种是数十年来机器学习领域最有趣的想法。”原始GAN的论文连接为：GenerativeAdversarialNets首先我们用一句话来概括下原始
也就是说，在GAN原始论文[2]中就已经给出了，优化这样一个目标函数等价于优化JS散度（因为2log2是常数）。然而，问题就出在了这个JS散度上。在论文[1]中，作者指出当两个分布（比如这里的真实数据分布P_r和生成数据分布P_g之间…
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