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IanGoodfellow：生成对抗网络GAN的公式是怎样推导出来的。编辑：肖琴神经网络模型通常非常复杂，用代数方法来实现权重衰减或许可行，但想用代数方法来解决神经网络中大多数函数的参数优化问题就会太过复杂。为了得到一个不那幺复杂的模型，一个常见的直觉方法是使用线性模型。
2.从零推导GAN.基于这个对抗的思想，很自然地就能推导出原始GAN的公式了。.首先考虑判别器D的公式，这是一个二分类问题，那么熟悉机器学习的同学很容易想到采用交叉熵损失函数作为判别器的优化目标。.令为图片为真实的概率，那么其损失函数为.。.接...
IanGoodfellow还是生成对抗网络GAN的提出者，利用这两个技巧，他在著名的GAN论文中推导了一个公式。很多时候，我们想用代数/微积分来分析神经网络的最优行为。
昨天，谷歌大脑研究科学家、生成对抗网络GAN的提出者IanGoodfellow在Twitter推荐了他最喜欢的两个机器学习的TheoryHacks，利用这两个技巧，他在著名的GAN论文中推导了公式。
公式推导到这里就差不多了，接下来就是交替训练的过程，论文中提示的是训练k次判别器，然后训练一次生成器。我们将(7)(8)进行结合，就得到了更加接近论文原始公式的东西.....(9)这里可能需要仔细看一下，因为已经变成了一个minmax公式了。
坦白的说这两篇论文的公式多的有点离谱了，但是这么经典的东西还是要花时间去消化的。根据已有知识和各大论坛的拜读以及文章的理解我算是用已有的数学能力把WGAN前作中的公式做了梳理和理解，具体推导在附录中。GAN存在的第一个问题
GAN论文阅读笔记1：从零推导GAN.GAN论文阅读笔记！.共六篇，本文为第一篇。.生成式对抗网络（_GAN_,GenerativeAdversarialNetworks）毫无疑问是近几年来较为火热的生成模型。.其核心思想非常简单：引入对抗的概念，让两个网络——生成器网络（Generator）和判别器...
因为这道公式最小说明我们通过神经网络实现了类似于极大似然法，找到了网络的最优解θ∗。现在剩下的最后一个问题就是V这个算Pdata(x)和PG之间距离的函数到底长什么样了。原生GAN的论文告诉我们VVV长这样：
谢邀。.首先要熟悉研究背景和对象，知道大概是怎么回事，然后多看类似的论文，会发现共性，大家都在用的模型和公式表达，这些不需要深究为什么，大多情况是只需要知道为什么用，以及是怎么用的就行了。.有了一些基础以后，再遇到类似的论文，一看就...
InfoGAN论文里的下列公式是如何推导的？.如图，红框里的式子是怎样从上一步推出的？.红框上面一步的f(x,y)是怎么变成f(x',y)的？.[图片]论文地址：https://arxiv.or….困扰我好久好久的问题啊！.我也推导了好几天，直到看到大牛的详细推导解释。.这里主要...
困扰我好久好久的问题啊！我也推导了好几天，直到看到大牛的详细推导解释。这里主要是变量替换有点多，...
【GAN】GAN的原理及推导把GAN的论文看完了,也确实蛮厉害的懒得写笔记了,转一些较好的笔记,前面先贴一些原论文里推理部分,进行备忘。GAN的解释算法流程GAN的理论推理转自:htt...
在原GAN论文中,度量生成分布与真实分布之间差异或距离的方法是JS散度,而JS散度是我们在推导训练过程中使用KL散度所构建出来的。所以这一部分将从理论基...
其实通过上面的推导可以看出来,上面的公式就是JS散度,这里再回忆一下JS散度公式:推导到这里就可以看出,生成器最小化GAN的目标函数其实就是最小化真实分布与生成...
在原GAN论文中,度量生成分布与真实分布之间差异或距离的方法是JS散度,而JS散度是我们在推导训练过程中使用KL散度所构建出来的。所以这一部分将从理论基础出发再进一步...
在原GAN论文中,度量生成分布与真实分布之间差异或距离的方法是JS散度,而JS散度是我们在推导训练过程中使用KL散度所构建出来的。所以这一部分将从理论基...
这篇文章主要向大家介绍GAN论文阅读——原始GAN(基本概念及理论推导),主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。参考资料:...
总之，还有很多理论细节与推导过程需要我们进一步挖掘。理论推导在原GAN论文中，度量生成分布与真实分布之间差异或距离的方法是JS散度，而JS散度是我们...
在原GAN论文中,度量生成分布与真实分布之间差异或距离的方法是JS散度,而JS散度是我们在推导训练过程中使用KL散度所构建出来的。所以这一部分将从理论基...
GenerativeAdversarialNetworks(GANs)，由IanGoodfellow首先提出，是近年来深度学习中最热门的研究方向之...