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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...
2018-10-10初版，论文不短，请自行选择重要的部分阅读2018-11-02与评论区的讨论2018-11-25语法错误小修改2019-08-14评论区回复，无监督风格迁移的其他进展2019-08-26按评论区的建议对论文的翻译进行修改…
4.ImprovedTechniquesforTrainingGANs.这篇论文的作者之一是IanGoodfellow，它介绍了很多如何构建一个GAN结构的建议，它可以帮助你理解GAN不稳定性的原因，给出很多稳定训练DCGANs的建议，比如特征匹配(featurematching)、最小批次判别(minibatchdiscrimination)、单边...
后者在WGAN两篇论文中称为“the-logDalternative”或“the-logDtrick”。WGAN前作分别分析了这两种形式的原始GAN各自的问题所在，下面分别说明。第一种原始GAN形式的问题一句话概括：判别器越好，生成器梯度消失越严重。
GAN原始论文解读.457浏览.GAN原始论文的中文翻译版-来自七月翻译组生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）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。.模型通过框架中（至少）两个模块：生成...
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…
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...
2018-10-10初版，论文不短，请自行选择重要的部分阅读2018-11-02与评论区的讨论2018-11-25语法错误小修改2019-08-14评论区回复，无监督风格迁移的其他进展2019-08-26按评论区的建议对论文的翻译进行修改…
4.ImprovedTechniquesforTrainingGANs.这篇论文的作者之一是IanGoodfellow，它介绍了很多如何构建一个GAN结构的建议，它可以帮助你理解GAN不稳定性的原因，给出很多稳定训练DCGANs的建议，比如特征匹配(featurematching)、最小批次判别(minibatchdiscrimination)、单边...
后者在WGAN两篇论文中称为“the-logDalternative”或“the-logDtrick”。WGAN前作分别分析了这两种形式的原始GAN各自的问题所在，下面分别说明。第一种原始GAN形式的问题一句话概括：判别器越好，生成器梯度消失越严重。
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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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