赞
踩
代码部分参考:李宏毅机器学习作业6-使用GAN生成动漫人物脸_iwill323的博客-CSDN博客
目录
基本概念介绍
生成器(generator)
什么时候需要输出一个分布
Generative Adversarial Network (GAN)
discriminator(鉴别器)
GAN的基本思想和算法
应用实例
Anime Face Generation(动画人脸生成)
Progressive GAN——真实人脸生成
The first GAN
BigGAN
设定目标与训练
GAN 的训练目标:让生成器产生的与真实数据之间的分布接近
借助Discriminator 的力量计算 Divergence
从Objective Function到JS divergence
使用其他的divergence
JS divergence存在的问题
PG和Pdata重叠的范围很小
重叠部分少导致的问题
Wasserstein distance
Wasserstein distance概念:另一种计算divergence的方法
Wasserstein distance好处
计算方法和WGAN
GAN is still challenging
GAN for Sequence Generation
Conditional Generation(CGAN)
cycle GAN
实现方式
More style-transfer GAN
StarGAN
Text Style Transfer
文本摘要
无监督翻译
无监督语音辨识