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如何做网站内页排名,详细网站设计需求表,织梦网站 防黑,湖南广告优化文章目录 深度生成模型之GAN基础生成对抗网络1. 生成对抗网络如何生成数据2. 生成对抗原理3. GAN的核心优化目标4. D的优化5. GAN的理想状态6. GAN的训练7. 梯度不稳定与模式崩塌(collapse mode)问题8. 梯度消失问题 深度生成模型之GAN基础
生成对抗网络
1. 生成对抗网络如何… 文章目录 深度生成模型之GAN基础生成对抗网络1. 生成对抗网络如何生成数据2. 生成对抗原理3. GAN的核心优化目标4. D的优化5. GAN的理想状态6. GAN的训练7. 梯度不稳定与模式崩塌(collapse mode)问题8. 梯度消失问题 深度生成模型之GAN基础
生成对抗网络
1. 生成对抗网络如何生成数据
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN),不显式地估计出数据分布的密度函数但能生成符合数据分布P_data(x)的样本 2. 生成对抗原理
生成网络和判别网络相互对抗(adversarial),共同学习 3. GAN的核心优化目标
生成器损失与判别器损失 4. D的优化
判别器的优化目标 生成器优化目标 5. GAN的理想状态
约翰-纳什提出的纳什均衡(Nash equilibrium) 6. GAN的训练
SGD交替优化先更新k次判别器保证判别网络足够强再更新生成网络 7. 梯度不稳定与模式崩塌(collapse mode)问题
矛盾与不对称的优化目标 8. 梯度消失问题
过大过小的激活值梯度进入消失区 部分内容来自阿里云天池
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