多图对比看懂GAN与VAE的各种变体

yunhao 发布于2019-04-25 18:17 / 1693人阅读

摘要：近日，英国小哥在上图解了一系列生成式对抗网和变分自编码器的实现。

近日，英国小哥Pawel.io在GitHub上图解了一系列生成式对抗网（GAN）和变分自编码器（VAE）的TensorFlow实现。

生成式对抗网络（GAN）

GAN

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1406.2661

价值函数：

结构图：

LSGAN

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1611.04076

价值函数：

WGAN

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1701.07875

价值函数：

WGAN-GP

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1704.00028

价值函数：

DRAGAN

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1705.07215

价值函数：

CGAN

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1411.1784

价值函数：

结构图：

infoGAN

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1606.03657

价值函数：

结构图：

ACGAN

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1610.09585

价值函数：

结构图：

EBGAN

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1609.03126

价值函数：

结构图：

BEGAN

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1702.08431

价值函数：

变分自编码器（VAE）

VAE

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1312.6114

损失函数：

结构图：

CVAE

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1406.5298

损失函数：

结构图：

DVAE

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1511.06406

AAE

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1511.05644

原文地址：

最后，附GitHub原文地址：

https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections/blob/master/README.md

还可查看不同GAN与VAE变体在MNIST及Fasion-MNIST上的运行结果。

祝你学的开心~

欢迎加入本站公开兴趣群

商业智能与数据分析群

兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法，实际应用案例分享与讨论，分析工具，ETL工具，数据仓库，数据挖掘工具，报表系统等全方位知识

QQ群：81035754

GPU云服务器云服务器各种云服务器的价格对比各种消息队列对比各种厂家云服务器对比各种云计算数据库对比

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/4613.html

那么多GAN哪个好？谷歌大脑泼来冷水：都和原版差不多

摘要：二是精度查全率和得分，用来衡量判别式模型的质量。精度查全率和团队还用他们的三角形数据集，测试了样本量为时，大范围搜索超参数来进行计算的精度和查全率。从2014年诞生至今，生成对抗网络（GAN）热度只增不减，各种各样的变体层出不穷。有位名叫Avinash Hindupur的国际友人建立了一个GAN Zoo，他的动物园里目前已经收集了多达214种有名有姓的GAN。DeepMind研究员们甚至将...

张汉庆 2019-04-25 18:21 评论0 收藏0
DeepMind提出Auto-encoding GAN的变分方法

摘要：例如，即插即用生成网络通过优化结合了自动编码器损失，损失，和通过与训练的分类器定于的分类损失的目标函数，得到了较高水平的样本。该论文中，作者提出了结合的原则性方法。在机器学习研究领域，生成式对抗网络（GAN）在学习生成模型方面占据着统治性的地位，在使用图像数据进行训练的时候，GAN能够生成视觉上以假乱真的图像样本。但是这种灵活的算法也伴随着优化的不稳定性，导致模式崩溃（mode colla...

atinosun 2019-04-25 18:15 评论0 收藏0
全新视角：用变分推断统一理解生成模型

摘要：相比于，它将也作为隐变量纳入到变分推断中。结论综述本文的结果表明了变分推断确实是一个推导和解释生成模型的统一框架，包括和。作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm前言我小学开始就喜欢纯数学，后来也喜欢上物理，还学习过一段时间的理论物理，直到本科毕业时，我才慢慢进入机器学习领域。所以，哪怕在机器学习领域中，我的研究习惯还保留着数学和物理的...

tinylcy 2019-04-25 18:29 评论0 收藏0
美丽的神经网络：13种细胞构筑的深度学习世界

摘要：网络所有的神经元都与另外的神经元相连每个节点功能都一样。训练的方法是将每个神经元的值设定为理想的模式，然后计算权重。输入神经元在网络整体更新后会成为输入神经元。的训练和运行过程与十分相似将输入神经元设定为固定值，然后任网络自己变化。新的神经网络架构随时随地都在出现，要时刻保持还有点难度。要把所有这些缩略语指代的网络（DCIGN，IiLSTM，DCGAN，知道吗？）都弄清，一开始估计还无从下...

zsirfs 2019-04-25 18:05 评论0 收藏0
机器学习

摘要：用离散信一文清晰讲解机器学习中梯度下降算法包括其变式算法无论是要解决现实生活中的难题，还是要创建一款新的软件产品，我们最终的目标都是使其达到最优状态。提高驾驶技术：用GAN去除(爱情)动作片中的马赛克和衣服作为一名久经片场的老司机，早就想写一些探讨驾驶技术的文章。这篇就介绍利用生成式对抗网络（GAN）的两个基本驾驶技能： 1) 去除(爱情)动作片中的马赛克 2) 给(爱情)动作片中...

wums 2019-06-26 18:19 评论0 收藏0