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GAN对抗神经网络简介

深度学习

对抗神经网络

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24页

GAN对抗神经网络简介，本文主要是对Generative Adversarial Networks的讲解。

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MAGAN

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MARTA-GAN

McGAN

MedGAN

MIX+GAN

MPM-GAN

GMANalpha-GAN

WGAN-GP

(Goodfellow 2017)

Generative Modeling

•

Density estimation

•

Sample generation

Training examples Model samples

(Goodfellow 2017)

Maximum Likelihood

BRIEF ARTICLE

THE AUTHOR

✓

⇤

= arg max

✓

x⇠p

data

log p

model

(x | ✓)

(Goodfellow 2017)

Adversarial Nets Framework

x sampled from

data

Diﬀerentiable

function D

D(x) tries to be

near 1

Input noise z

Diﬀerentiable

function G

x sampled from

model

D tries to make

D(G(z)) near 0,

G tries to make

D(G(z)) near 1

(Goodfellow et al., 2014)

(Goodfellow 2017)

What can you do with GANs?

•

Simulated environments and training data

•

Missing data

•

Semi-supervised learning

•

Multiple correct answers

•

Realistic generation tasks

•

Simulation by prediction

•

Solve inference problems

•

Learn useful embeddings

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