生成對抗網(wǎng)絡GAN介2017-07-生成對抗網(wǎng)“對世界理解的最高境界是能創(chuàng)造世界”七 深度學習班第3

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GAN簡單理Hung-yiLeelecture七 深度學習班第3

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GAN簡單理 Generator+Discriminator=七 深度學習班第3

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GAN原理介 Warning:一大波數(shù)學公式來給定數(shù)據(jù)分布Pdata(x)，同時有一個??控制的分布(比如??G????，怎么找到最好的??，使得生產(chǎn)的數(shù)據(jù)分布和原始分布

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GAN原理介 Warning:一大波數(shù)學公式來來看一個概念，叫做KL散度，描繪了2Hung-yiLeelecture七 深度學習班第3

GAN原理介

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GAN原理介 Warning:一大波數(shù)學公式來大家都知道，GAN里有GeneratorG和DiscriminatorGenrator從先驗分布Pprior(z)中產(chǎn)出的z，生成x，分布為Discriminator輸入x，輸出一個值，用于評估PG(x和Pdata(x)的差函數(shù)七 深度學習班第3

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Hung-yiLeelectureGAN原理介 Warning:一大波數(shù)學公式來JS散度(Jensen-KL散度是不對稱的，而JS散度由KL散度計算而來，是對稱七 深度學習班第3

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Hung-yiLeelectureGAN原理介 Warning:一大波數(shù)學公式來那么問題來了，如何更新參七 深度學習班第3

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Hung-yiLeelectureGAN原理介 Warning:一大波數(shù)學公式來來看一個很奇妙的對應關七 深度學習班第3

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Hung-yiLeelectureGAN原理介 Warning:一大波數(shù)學公式來在實際訓練的時候，對generator的一點點修七 深度學習班第3

Hung-yiLeelectureGAN原理介評估訓練好壞的問題并不能通過loss的大小來衡量七 深度學習班第3

Hung-yiLeelectureGAN原理介IanGoodfellowNIPS七 深度學習班第3

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GAN原理介針對GAN的不穩(wěn) 各種各樣的七 深度學習班第3

Hung-yiLeelectureGAN原理介還記得能自動生成詩句 嗎，前面講到的GAN也有一個問生成的樣本是隨機的有監(jiān)督學習可以解決這個問題七 深度學習班第3

Hung-yiLeelectureGAN原理介七 深度學習班第3

Hung-yiLeelectureGAN原理介TranslationwithConditionalAdversarialNetworks”,arXivpreprint,Hung-yiLeelecture七 深度學習班第3

我們來寫代碼完成一個可以生成手寫數(shù)字的就是一個CNN的分類器，輸入是28*28*1的手寫數(shù)字圖像，輸出是一個0-1概率。結構如下，激活函數(shù)用的leakyReLU，dropout取0.4-0.7之間七 深度學習班第3

我們來寫代碼完成一個可以生成手寫數(shù)字的 (transposedconvolution)，用的ReLU激活函數(shù)，dropout使用的0.3-0.5之間，七 深度學習班第3

我們來寫代碼完成一個可以生成手寫數(shù)字的Adversarial把上面的生成模型和分類模型合并在一起形成一個對抗模七 深度學習班第3

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