概率生成模型GAN

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了概率生成模型GAN相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. 概率生成模型

  概率生成模型的目的,就是找出给定观测数据内部的统计规律,并且能够基于所得到的概率分布模型,产生全新的,与观测数据类似的数据

 

2. 常见的生成模型

(1) 生成对抗网络(GAN)

(2)变分自动编码模型(VAE)

(3)自回归模型(Auto-regressive)

 

3. GAN模型

  将一个随机变量,通过参数化的概率生成模型,进行概率分布的逆变换采样,从而得到一个生成的概率分布。

 

以上是关于概率生成模型GAN的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

第一节1:GAN概述

WGAN

生成对抗网络是什么?

NLP中的GAN

tflearn kears GAN官方demo代码——本质上GAN是先训练判别模型让你能够识别噪声,然后生成模型基于噪声生成数据,目标是让判别模型出错。GAN的过程就是训练这个生成模型参数!!!(代码

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