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      生成對抗網(wǎng)絡模型綜述

      2018-04-03 | rar | 1.60 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　近年來，深度學習在很多領(lǐng)域的都取得了突破性進展，但大家似乎發(fā)現(xiàn)了這樣的一個現(xiàn)實，即深度學習取得突破性進展的工作基本都是判別模型相關(guān)的。2014年Goodfellow等人啟發(fā)白博弈論中的二人零和博弈，開創(chuàng)性地提出了生成對抗網(wǎng)絡（ GAN）。生成對抗網(wǎng)絡包含一個生成模型和一個判別模型。其中，生成模型負責捕捉樣本數(shù)據(jù)的分布，而判別模型一般情況下是一個二分類器，判別輸入是真實數(shù)據(jù)還是生成的樣本。這個模型的優(yōu)化過程是一個“二元極小極大博弈”u恫題，訓練時固定其中一方（判別網(wǎng)絡或生成網(wǎng)絡），更新另一個模型的參數(shù)，交替迭代，最終，生成模型能夠估測出樣本數(shù)據(jù)的分布。生成對抗網(wǎng)絡的出現(xiàn)對無監(jiān)督學習，圖片生成”“的研究起到極大的促進作用。生成對抗網(wǎng)絡已經(jīng)從最初的圖片生成，被拓展到計算機視覺的各個領(lǐng)域，如圖像分割、視頻預測、風格遷移等。

      生成對抗網(wǎng)絡模型綜述

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