GAN--7 info GAN VAE-GAN BiGAN

用GAN做 feature extraction infoGAN 原来的GAN： infoGAN：把输入z分成两部分，假设z是20维，把前十维叫做c，后十维叫做z‘。训练一个classifier：看generator输出的x，反推出输入的c。可以将generator看做encoder，classifier看做decoder，二者合起来看做一个auto-encoder。这个auto-...

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【李宏毅2020 ML/DL】P80 Generative Adversarial Network | Feature Extraction

实际上可能向量空间很杂乱。 What is InfoGAN? 如上，我们把输入向量分为 ccc与 z′z'z′两部分。我们对 G 的生成加一个分类器，让其分析出生成图片对应的输入... 对 x 有清晰、明确的影响。Classifier 起到的作用就是，让 c 成为在 x 中明显的特征。如上，原文的效果不错。 VAE-GAN 如上，VAE生成的东西可能会比较模糊，GAN可以弥补这个

2020李宏毅学习笔记——49.More about Auto-Encoder(3_4)

，假设通过Encoder得到的Embedding是一个100维的向量，它只包含内容和讲话者身份两种信息。我们希望经过不断的训练，它的前50维代表内容信息，后50维代表讲话者的身份信息。我们希望模型可以帮我们把这些信息disentangle开来。两种方法：一种是在训练出来的vector上已经把不同内容分开了：一种是训练两个encoder分别抽取不同内容，然后把两个部分拼接起来，才能还原原来的

在docker上和ubuntu上运行InfoGAN

InfoGAN是GAN的非常有名的改进，本文记录如何运行。一、Docker上运行 1. 安装Docker 引用：https://www.cnblogs.com/linjj/p/5606687.html 上面的链接详细介绍了如何在win10上安装docker，亲测是非常有效，且介绍的非常详细。 2. 下载InfoGAN github上源码如下图所示：InfoGAN github上源码地址

深度学习 GAN 原理代码

不行，相比GAN网络会更大 generator 由component一个个生成 discriminator 判断image好坏 GAN比VAE产生的人脸更清晰 Conditional GAN...GAN生成式对抗网络 GAN的基本操作 Conditional GAN Text-to-Image 公式 Basic Theory Algorithm InfoGAN VAE-GAN

生成式对抗网络相关模型论文阅读整理，不服来Generative Adversarial Networks

过于模糊，不够realistic，GAN的问题是G不好训练。所以把两者结合起来，互相加强。如下图中的架构，VAE-GAN相当于把GAN中的G换成了一个Autoencoder，或者说为VAE的...模型。在BiGAN中，Encoder和Decoder不再是链接起来训练，而是通过一个Discriminator来监督各自训练。这个Discriminator接受code和image，输出的是输入数据的

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传统的GAN步骤：目标：把DNN“倒过来用”。之前的DNN可能是输入一幅图像，输出一个标签（比如说猫），那我们能不能输入“猫”这个字，输出一张猫的照片呢？组成： GAN中包含两种类型的网络G和D 。其中，G为Generator，它的作用是生成图片，也就是说，在输入一个随机编码（random code）z之后，它将输出一幅由神经网络...

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什么是GAN 对于生成图片的GAN网络来说，就是G一直通过一堆随机信号来生成图片送给D，而D同时接受真实图片和G传输过来的图片来进行判别，当D做出正确的选择的时候（认清真假）那么就很好，D达到目标，但是G不满意于是进行自我进化，当G成功欺骗了D的时候那么G做的很好，D就必须进行自我进化了损失函数应用的是交叉熵损失函数(ylogy+(1-y)log(1-y))这里不对交叉熵损失函数进行过多的解释...

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联合概率分布，是X的情况下也是Y的概率条件概率分布，是X的情况下是Y的概率 GAN 1.第一步使用gan生成图片 2.将对应的真实图片标签为1，生成图片标签为0，训练discriminator 3.将discriminator的参数固定，只更新gan的参数，使得现在的discriminator无法分辨真图还是生成图 4.循环1，2，3上述步骤，直到结果满意，则gan网络训练好了 VAE 可以在一...

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