个人学习(二)
来源:互联网 发布:mysql分组每组5条数据 编辑:程序博客网 时间:2024/04/20 19:54
机器学习可以有很多的网络模型,其中有一个就是关于生成对抗网络(GAN),这个网络可以用通俗的说法,如下:
- 孙悟空(Real data):我是孙悟空。
- 如来(D net):你是真的。
- 六耳猕猴(G net):我是孙悟空。
- 如来:你是假的。
- 孙悟空:我是孙悟空。
- 如来:你是真的。
很多很多次以后......
- 六耳猕猴:我是孙悟空。
- 如来:你是真的。
这是关于GAN模型的理解。
相较有监督学习,CNN在无监督学习上的进展缓慢。结合CNN在有监督学习的成功和无监督学习,有论文提出一类被称为“深度卷积生成对抗网络(DCGANs)”使用生成模型和判别模型,从物体物件到场景图像,学习到一种层次的表征。最后,使用学习到的特征实现新任务——阐明它们可以用于生成图像的表征。
GAN有一个通病:训练过程的unstable : 经常导致生成器产出无意义的输出。目前在试图理解和可视化GANs学到什么以及多层GANs的中间层标准方面研究非常有限。
DCGAN论文解决了
1.提出和评估了一系列卷积GANs在结构拓扑方面约束条件,让其更加稳定。我们将其命名为深度卷积生成式对抗网络Deep Convolutional GANs
2.使用训练好的判别模型用于图像分类,和其他无监督方法的结果具有可比较性。
3.可视化了卷积核
4.生成模型具有向量算是运算性能
这是关于GAN模型的理解。
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