GAN介绍 - 总结

 

总结

GAN是使用有监督学习来优化一个难以控制的损失函数的生成式模型, 很像玻尔兹曼机(Boltzmann machine)使用马尔可夫链(Markov chain)来优化他们的损失函数, 以及VAE使用变分低边界(variational lower bound)来优化他们的损失函数。 GAN可以使用此有监督的比值估计技术,来近似很多的损失函数, 包括最大似然估计使用的KL散度。

GAN是相对很新的技术,并且仍然需要很多的研究来挖掘它的潜力。 特别的,训练GAN需要在高维,连续,非凸的游戏中找到纳什均衡。 研究者可以尝试开发更好的理论来理解GAN,以及为GAN场景开发更好的训练算法。 这方面的成功会不仅对GAN,对解决很多的其他应用都会有帮助。

GAN是很关键的对很多先进的图像生成,以及处理系统, 并且未来还有很多的潜力在很多其他应用上。

来自:https://sinpycn.github.io/2017/05/15/GAN-Tutorial-Conclusion.html

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