,GAN)的成熟。這種AI算法架構(gòu)在2014年被提出,其核心設(shè)計(jì)是,生成式AI中同時(shí)存在一個(gè)“生成器”和一個(gè)“判別器”,生成器負(fù)責(zé)生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本,判別器負(fù)責(zé)判斷生成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)的區(qū)別。二者互相對(duì)
出,其核心設(shè)計(jì)是,生成式AI中同時(shí)存在一個(gè)“生成器”和一個(gè)“判別器”,生成器負(fù)責(zé)生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本,判別器負(fù)責(zé)判斷生成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)的區(qū)別。二者互相對(duì)抗,互相訓(xùn)練。扎沃隆科夫覺(jué)得,這一技術(shù)完全可
熱評(píng):
成器將白噪聲變換成數(shù)據(jù)流形上的生成分布;數(shù)據(jù)流形上的訓(xùn)練樣本點(diǎn)給出了真實(shí)數(shù)據(jù)分布;判別器計(jì)算了生成分布和真實(shí)分布之間的距離。判別器和生成器彼此競(jìng)爭(zhēng),達(dá)到Nash均衡,人眼也無(wú)法區(qū)分生成分布與真實(shí)分布
G 和鑒別器 D 會(huì)一直博弈,直到達(dá)到我們的滿(mǎn)意。 ? CycleGAN本質(zhì)上是兩個(gè)鏡像對(duì)稱(chēng)的GAN,構(gòu)成了一個(gè)環(huán)形網(wǎng)絡(luò)。 ? 兩個(gè)GAN共享兩個(gè)生成器,并各自帶一個(gè)判別器,即共有兩個(gè)判別器和兩個(gè)生成
。 ? ? 借鑒GAN的思想,訓(xùn)練可區(qū)分來(lái)自P(A,B)和P(A)P(B)這兩個(gè)分布的(A,B)的判別器,如果區(qū)分不出則說(shuō)明它們是獨(dú)立的。這樣可以讓encoder學(xué)到的表示盡可能獨(dú)立。 ? ? 直接計(jì)算互
擴(kuò)充到了4體,分別有兩個(gè)生成器和兩個(gè)判別器,并且讓它們按照如下的方式鏈接起來(lái): 這里藍(lán)色的框是生成器,粉色的圓圈框是判別器。整個(gè)系統(tǒng)可以自動(dòng)生成圖片。例如如果我們將一張馬的圖像輸入進(jìn)來(lái),它就可以吐出一
看這兩部分:生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)。 ? 生成器: ? 生成器的任務(wù)就是將輸入的圖像轉(zhuǎn)換成目標(biāo)圖像。在pix2pix中,這是用一種編碼-解碼器架構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)的,如圖: ? 這里面,很多的立方體表達(dá)了卷積神
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出,其核心設(shè)計(jì)是,生成式AI中同時(shí)存在一個(gè)“生成器”和一個(gè)“判別器”,生成器負(fù)責(zé)生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本,判別器負(fù)責(zé)判斷生成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)的區(qū)別。二者互相對(duì)抗,互相訓(xùn)練。扎沃隆科夫覺(jué)得,這一技術(shù)完全可
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成器將白噪聲變換成數(shù)據(jù)流形上的生成分布;數(shù)據(jù)流形上的訓(xùn)練樣本點(diǎn)給出了真實(shí)數(shù)據(jù)分布;判別器計(jì)算了生成分布和真實(shí)分布之間的距離。判別器和生成器彼此競(jìng)爭(zhēng),達(dá)到Nash均衡,人眼也無(wú)法區(qū)分生成分布與真實(shí)分布
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G 和鑒別器 D 會(huì)一直博弈,直到達(dá)到我們的滿(mǎn)意。 ? CycleGAN本質(zhì)上是兩個(gè)鏡像對(duì)稱(chēng)的GAN,構(gòu)成了一個(gè)環(huán)形網(wǎng)絡(luò)。 ? 兩個(gè)GAN共享兩個(gè)生成器,并各自帶一個(gè)判別器,即共有兩個(gè)判別器和兩個(gè)生成
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。 ? ? 借鑒GAN的思想,訓(xùn)練可區(qū)分來(lái)自P(A,B)和P(A)P(B)這兩個(gè)分布的(A,B)的判別器,如果區(qū)分不出則說(shuō)明它們是獨(dú)立的。這樣可以讓encoder學(xué)到的表示盡可能獨(dú)立。 ? ? 直接計(jì)算互
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擴(kuò)充到了4體,分別有兩個(gè)生成器和兩個(gè)判別器,并且讓它們按照如下的方式鏈接起來(lái): 這里藍(lán)色的框是生成器,粉色的圓圈框是判別器。整個(gè)系統(tǒng)可以自動(dòng)生成圖片。例如如果我們將一張馬的圖像輸入進(jìn)來(lái),它就可以吐出一
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看這兩部分:生成器網(wǎng)絡(luò)和判別器網(wǎng)絡(luò)。 ? 生成器: ? 生成器的任務(wù)就是將輸入的圖像轉(zhuǎn)換成目標(biāo)圖像。在pix2pix中,這是用一種編碼-解碼器架構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)的,如圖: ? 這里面,很多的立方體表達(dá)了卷積神
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