InfoGAN论文理解及复现byAHURandom_Walker主要从四个方面来了解相关工作，即MotivationRelatedWork-MethodExperimentsConclusion然后有三个过程来复现代码，最后的疑问算是对整个框架和代码细节问题的汇总吧框架代码实现与结果总结与...
过去几年发表于各大AI顶会论文提出的400多种算法中，公开算法代码的仅占6%，其中三分之一的论文作者分享了测试数据，约54%的分享包含“伪代码”。这是今年AAAI会议上一个严峻的报告。人工智能这个蓬勃发…
经典论文复现|InfoGAN：一种无监督生成方法-phyger-博客园.大咖揭秘Java人都栽在了哪？.点击免费领取《大厂面试清单》，攻克面试难关~>>>.过去几年发表于各大AI顶会论文提出的400多种算法中，公开算法代码的仅占6%，其中三分之一的论文作者分享了测试...
并且使用了一些数学技巧，用一个近似的函数替代难以求解的，具体细节见原论文。三、如何理解infoGAN？infoGAN的大体框架如下，整体来说，infoGAN可以看做一个“自动编码机”+原始GAN：
本论文描述InfoGAN，信息论扩展的生成模型，它可以无监督的学习解构的和可解释的表示。这些结果表明，生成的模型增强用互信息增强，可能是学习解构表示一个卓有成效的方法。Tocopewiththeproblemoftrivialcodes,weproposeaninformation...
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...
InfoGAN:InformationMaximizingGenerativeAdversarialNets论文阅读[toc]1.InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNetsarXiv:1606.03657[cs.LG]
本项目是基于PaddlePaddle实现的InfoGAN——一种基于互信息优化实现无监督训练的GAN，能够在无标签的数据中寻找发现数据见的标签类别，感谢「黄涛」同学的论文复现工作与开源贡献-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区
论文地址:InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNets源码地址:InfoGANinTensorFlowGAN,Gener...
InfoGAN论文理解及复现byAHURandom_Walker主要从四个方面来了解相关工作,即MotivationRelatedWork-MethodExperimentsConclusion然后有三个过程来复现...
大概推了一下第三个等号到第四个等号，写的比较啰嗦，但清晰一些：（直接把x替换成t）（把x'替换成...
一、从GAN到InfoGAN1.GAN存在的问题GAN通过生成器与判别器的对抗学习,最终可以得到一个与realdata分布一致的fakedata,但是由于生成器的输入z是一个连续的噪声信号,并且没...
再论InfoGAN的LI读完论文,我们发现,对于类别潜码,这个LI本质上是x与G(z,c)之间的KL散度:也就是说:而minDKL(c||Q(G(z,c)))意味着减小c与Q(G(z,...
在附录中,论文作者还指出了infoGAN与Wake-Sleepalgorithm[27]的关联,其也提供了另外一种解释。因此,最终InfoGAN被定义为如下的极大极小博弈:(变分互信息正则化,翻译比较僵...
我的IT知识库-InfoGAN论文笔记+源码解析搜索结果
状态:存档(代码按原样提供,预计不会更新)InfoGAN重现关键结果的代码在《中的由ChenChen,YanDuan,ReinHouthooft,JohnSchulman,IlyaSutskever和PieterAbb...
本文复现的是来自NIPS2016的经典论文InfoGAN,论文提出了一种基于互信息优化实现无监督训练的GAN,能够在无标签的数据中寻找发现数据间的标签差别。
再论InfoGAN的LI读完论文,我们发现,对于类别潜码,这个LI本质上是x与G(z,c)之间的KL散度:也就是说:而minDKL(c||Q(G(z,c)))意味着减小c与Q(G(...