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利用tensorflow训练简单的生成对抗网络GAN

时间:2018-04-30 23:57:07      阅读:378      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:family   个数   font   简单   数据集   之间   net   简单的   soft   

对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 原理方面,对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中,

两个模块的分工

  • 判断器,直观来看就是一个简单的神经网络结构,输入就是一副图像,输出就是一个概率值,用于判断真假使用(概率值大于0.5那就是真,小于0.5那就是假)
  • 生成器,同样也可以看成是一个神经网络模型,输入是一组随机数Z,输出是一个图像。从图中可以看到,会存在两个数据集,一个是真实数据集,这好说,另一个是假的数据集,那这个数据集就是有生成网络造出来的数据集。好了根据这个图我们再来理解一下GAN的目标是要干

利用tensorflow训练简单的生成对抗网络GAN

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原文地址:https://www.cnblogs.com/chenyusheng0803/p/8975238.html

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