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前言如果读者和我一样，在训练GAN的过程中痛苦万分，受困于PerfectDiscriminator以及UnstableTraining的问题，不如一起来看看WGAN。笔者个人对于WGAN的提出，是膜拜的，因为作者通过2篇论文的推导解读、新算法的…
WGAN解读（一）最新发布qq_38883271的博客05-13286WGAN全称WassersteinGAN，重点以及和DC...1、令人拍案叫绝的WassersteinGAN及代码（WGAN两篇论文的中文详细介绍）2、WassersteinGANs三部曲（二）:WassersteinGAN论文的理解...
ImprovedTrainingwithCurriculumGANs是来自斯坦福斯大学的一篇在WGAN基础上为GAN设计了课程，通过不断地增强判别器的判别能力（增加课程难度），让生成器学习任务更困难，在越来越难的课程下不断进步自己的生成能力，从而实现高质量图像...
GAN模型的Pytorch代码这是使用相同的卷积架构的3种不同GAN模型的pytorch实现。DCGAN（深度卷积GAN）WGAN-CP（使用重量修剪的WassersteinGAN）WGAN-GP（使用梯度罚分的WassersteinGAN）依存关系突出的软件包是：麻木scikit学习张量流2.0pytorch1.6.0火炬视觉0.7.0要快速轻松地安装所有依赖项，您应该使用pippip...
上文《GAN论文阅读笔记2：不懂W距离也能理解WGAN》从两个角度解释了WGAN的原理。WGAN对原始GAN梯度消失的原因从数学上给出了比较漂亮的解释，并且基于W距离的思想给出了改造方案。然而这套改造方案并不尽人意。L…
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。
小结：WGAN利用EM距离代替JS，KL散度从而解决了生成与真实分布的距离衡量，从而改进了原始GAN存在的两类问题。当然了，本文只是简单的分析了一下WGAN的原理，具体的思想还是要阅读原论文。接下来的文章也会对各类GAN模型代码进行解读，后续
GANforNLP(论文笔记及解读)GAN自从被提出以来，就广受大家的关注，尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响。.“深度解读：GAN模型及其在2016年度的进展”[1]一文对过去一年GAN的进展做了详细介绍，十分推荐学习GAN的新手们读读…
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）在上一篇文章中我们介绍了GAN的原理（GAN生成对抗网络入门介绍），生成对抗网络GAN主要由两部分组成，生成网络Generator和判别网络Discriminator，生成模型G的思想是将一个随机噪声包装成一个真的样本，判别模型D则需要判断输入的样本是真实...
GAN系列学习(2)——前生今世本文已投稿至微信公众号--机器学习算法工程师，欢迎关注12本文是GAN系列学习–前世今生第二篇，在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分，在此篇文章中，主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN的详细原理介绍以及他们对GAN的主要改进，并推荐了一些Github代码...
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小结：WGAN利用EM距离代替JS，KL散度从而解决了生成与真实分布的距离衡量，从而改进了原始GAN存在的两类问题。当然了，本文只是简单的分析了一下WGAN的原理，具体的思想还是要阅读原论文。接下来的文章也会对各类GAN模型代码进行解读，后续
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