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深度学习2.0-44.对抗生成网络-GAN

2020/10/16 17:44:46 文章标签:

文章目录1.GAN原理2.纳什均衡-D、G3.DCGAN4.JS散度的缺陷5.WGAN-GP原理1.GAN原理 X > D网络 > D(x) # X经过D网络变成D(x) Z > G网络 > Xg > D网络 > D(G(z))2.纳什均衡-D、G 3.DCGAN 由于Convolution最多能保持不变,但是D…

文章目录

      • 1.GAN原理
      • 2.纳什均衡-D、G
      • 3.DCGAN
      • 4.JS散度的缺陷
      • 5.WGAN-GP原理

1.GAN原理

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X => D网络 => D(x)
# X经过D网络变成D(x)
Z => G网络 => X`g => D网络 => D(G(z))

2.纳什均衡-D、G

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3.DCGAN

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由于Convolution最多能保持不变,但是DCGAN需要将
[1024,4,4] => [512,8,8] => [256,16,16] => [128,32,32] =>[3,64,64]
此时,需要使用到Transposed Convolution

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4.JS散度的缺陷

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5.WGAN-GP原理

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