Wasserstein GAN（转载）

习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 Wasserstein GAN  .  Improved Training of Wasserstein GANs 本文outline 一句话介绍WGAN: Using Earth Mover's Distance to evaluate two distribution    Earth Mover's Distance(EMD) = Wasserstein Distance 一. WGAN 1.  Earth Mover's Distance(EMD) E

这篇论文介绍了一种名叫 Wasserstein GAN(WGAN)的全新算法,这是一种可替代标准生成对抗网络(GAN)的训练方法.这项研究没有应用传统 GAN 所用的那种 minimax 形式,而是基于一种名为"Wasserstein 距离"的新型距离指标做了某些修改. 这是基于 MLP 生成器的 WGAN(左上图)和 GAN(右上图)生成的样本,很显然,这里 WGAN 的图像质量优于标准 GAN. 简单来说,WGAN 有两个改变.第一个是取出了判别器中的 sigmoid,这是用于计算

本文来自<Wasserstein GAN>,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题. 1 引言 本文主要思考的是半监督学习.当我们说到学习一个概率分布,人们传统的意思是学习一个概率密度.这通常是通过定义一个参数化概率密度\((P_{\theta})_{\theta\in R^d}\)家族,然后基于收集的数据进行最大似然:如果当前有真实样本\(\{x^{(i)}\}_{i=1}^m\),那么是问题转换成: \[\unde

GAN 这个领域发展太快,日新月异,各种 GAN 层出不穷,前几天看到一篇关于 Wasserstein GAN 的文章,讲的很好,在此把它分享出来一起学习:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913.相比 Wasserstein GAN ,我们的 DCGAN 好像低了一个档次,但是我们伟大的教育家鲁迅先生说过:"合抱之木,生于毫末:九层之台,起于累土:千里之行,始于足下",(依稀记得那大概是我 7 - 8 岁的时候,鲁迅先生依偎在我身旁,带着和蔼可亲切的

生成式对抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一种生成式模型,目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向,著名学者Yann Lecun甚至将其称为"过去十年间机器学习领域最让人激动的点子".GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练,目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算.语音和语言处理.信息安全.棋类比赛等领域,G

承接上上篇博客,在其基础上,加入了Wasserstein distance和correlation prior .其他相关工作.网络细节(maxout operator).训练方式和数据处理等基本和前文一致.以下是这两点改进的大概: Wasserstein convolutional neural network(WCNN)的低级层利用容易得到的大量VIS光谱训练,高级层划分为3部分:the NIR layer, the VIS layer and the NIR-VIS shared laye

Wasserstein GAN (WGAN) 在一些情况下,用 JS散度来衡量两个分布的远近并不适合: 1. 数据是高维空间中的低维流形(manifold),两个分布在高维空间中的 overlap 少到可以忽略. 2. 由于 sampling 的局限性,即使两个分布之间真的存在一定的 overlap,但如果采样的数据不够多的话,可能实际上并不能体现出来. 在这种情况,GAN 训练过程中用JS散度来衡量分布之间的距离,即使已经很接近但是没有重合,还是会计算为常数 2log2,那在训练 D 的过程中

转自:https://github.com/ritchieng/the-incredible-pytorch The Incredible PyTorch What is this? This is inspired by the famous Awesome TensorFlow repository where this repository would hold tutorials, projects, libraries, videos, papers, books and anythi

本文转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25191377 AI突破性论文及代码实现汇总 极视角 · 2 天前 What Can AI Do For You? "The business plans of the next 10,000 startups are easy to forecast: Take X and add AI." - Kevin Kelly "A hundred years ago electricity transforme