GAN理论推导(未完待续)

  生成对抗模型(GAN)可以拆分为两个模块:一个能捕获数据分布的生成模型 G 和一个能估计数据来源于真实样本概率的判别模型 D。

  本文主要说明两个问题:

    ① 价值函数的说明

    ② 最优生成器的推导

一、前言

  生成对抗模型(GAN)可以拆分为两个模块:一个能捕获数据分布的生成模型 G 和一个能估计数据来源于真实样本概率的判别模型 D。

  简单来说,G想通过生成的数据骗过D,D要尽力判断数据是否由*生。

  具体来说,为了学习到在数据 x 上的分布 P_g,先定义一个先验的输入噪声变量 P_z(z),然后根据 G(z;θ_g) 将其映射到数据空间中,其中 G 为多层感知机所表征的可微函数。我们同样需要定义第二个多层感知机 D(s;θ_d),它的输出为单个标量。D(x) 表示 x 来源于真实数据而不是 P_g 的概率。 

二、价值函数

$\Delta=b^2-4ac$

 

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