Wasserstein

【阅读笔记】Improved Training of Wasserstein GANs

ImprovedTrainingofWassersteinGANsGulrajaniI,AhmedF,ArjovskyM,etal.Improvedtrainingofwassersteingans[C]//AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2017:5767-5777.GitHub:https://github.com/igul222/im
SrdLaplaceGua·2019-02-25 18:03

机器学习与深度学习系列连载： 第四部分 对抗网络GAN (五) 对抗网络 Wasserstein GAN

对抗网络WassersteinGAN1.传统TraditionalGAN的问题1.JS距离衡量存在问题在大多数例子中PGP_GPG和PdataP_{data}Pdata中间是不重叠的生成器的目的就是要让PGP_GPG接近PdataP_{data}Pdata，那么GAN中的JSdivergence无法有一个过渡的过程，在PGP_GPG接近PdataP_{data}Pdata接近之前，他们的距离适中是
人工智能插班生·2018-12-23 21:44

WGAN-div：默默无闻的WGAN填坑者 | 附开源代码

作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm今天我们来谈一下Wasserstein散度，简称“W散度”。
Paper_weekly·2018-11-08 12:25

区别：KL散度，JS散度，Wasserstein距离（EMD）

1.KL散度（相对熵）：性质：①描述两个概率分布P,Q之间的差异②非负性：当且仅当两分布相同，相对熵等于0③非对称性：D(p||q)≠D(q||p)④不是距离，且不满足三角不等式⑤相对熵=交叉熵–信息熵：D(p||q)=H(p,q)–H(p)意义：①典型情况下，P：数据的真实分布；Q：数据的理论分布、模型分布，P的近似分布②KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的位元数
嗜甜小超人·2018-10-30 17:05

WGAN(wasserstein GAN)

论文：https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf介绍：在非监督学习中学习概率分布的意义在哪儿？论文使用极大似然估计的理论来解释，使用一个分布来近似真实分布，并通过最小化连个分布之间的KL散度来求解。论文解释了生成模型GAN与VAE的特点：不用直接求解原分布，而通过生成一个随机变量z的分布P(z)，并通过参数化方程（比如神经网络等）生成一个确定分布，并将不断的接近从而求
奔跑的林小川·2018-10-18 16:31

一文搞懂散度

文章目录DivergenceMeasures介绍KL-Divergence一种信息论的解释熵散度的性质散度的不变性补充：MMD：maximummeandiscrepancy补充：Wasserstein距离参考资料
qjgods·2018-09-29 23:28

wasserstein 距离

注明：直观理解而已，正儿八经的严谨证明看最下面的参考。EarthMover’sDistance推土机距离的例子：有一堆土的分布是PrP_rPr,其随机变量是xxx,现在要求把这堆土挪动成为分布PgP_gPg，其随机变量是yyy(图上是PθP_\thetaPθ)，这样做的方法很多，那么做最小功的挪动该是什么？这是一个优化问题对应着的最优解是：这里Π(Pr,Pg)\Pi(P_r,P_g)Π(Pr,Pg
NockinOnHeavensDoor·2018-08-25 20:32

KL散度、JS散度、Wasserstein距离

1.KL散度KLKL散度又称为相对熵，信息散度，信息增益。KLKL散度是是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。KLKL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的位元数。典型情况下，P表示数据的真实分布，Q表示数据的理论分布，模型分布，或P的近似分布。定义如下：DKL(P//Q)=−∑x∈XP(x)log1P(x)+∑x∈XP(x)log1Q(x)DKL(P//Q)=−∑x
木盏·2018-08-03 15:13

W-GAN系 (Wasserstein GAN、 Improved WGAN)

习总结于国立台湾大学：李宏毅老师WassersteinGAN、ImprovedTrainingofWassersteinGANs本文outline一句话介绍WGAN：UsingEarthMover’sDistancetoevaluatetwodistributionEarthMover‘sDistance（EMD）=WassersteinDistance一.WGAN1.EarthMover’sDi
Candy_GL·2018-07-21 21:02

Wasserstein GAN

转自：https://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/56003908来自MartinArjovsky100等人的“WassersteinGAN”。1.简介本文关心的问题为无监督学习问题。学习11个概率分布意味着什么？传统的回答：学习概率密度。常通过定义密度(Pθ)θ∈Rd(Pθ)θ∈Rd的参数化（parameterized）簇，并找到最大化我们数
Candy_GL·2018-07-21 16:08

信息论——熵，散度，Wasserstein distance

信息熵H(x)=-\int_{x}P(x)log(P(x))dx信息熵表示一个随机变量在经过随机事件结果，随机变量状态量的大小。条件熵表示的是在已知随机变量X的前提下，随机变量Y的信息熵，注意X是随机变量。H(Y|X)=\sum_{x,y}p(x,y)log\frac{p(x)}{p(x,y)}链式法则：H(X,Y)=H(X)+H(Y|X)=H(Y)+H(X|Y)互信息由链式法则，H(X)-H(X
super_lsl·2018-06-12 17:06

Wasserstein距离在生成模型中的应用

作者丨黄若孜学校丨复旦大学软件学院硕士生研究方向丨推荐系统前言本文是关于Wasserstein距离在生成模型中的应用的一个总结，第一部分讲Wasserstein距离的定义和性质，第二部分讲利用W1距离对偶性提出的
Paper_weekly·2018-04-19 00:00

《Wasserstein GAN》继续 GAN

自从2014年IanGoodfellow提出以来，GAN就存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题。从那时起，很多论文都在尝试解决，但是效果不尽人意，比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判别器和生成器的架构进行实验枚举，最终找到一组比较好的网络架构设置，但是实际上是治标不治本，没有彻底解决问题。而今天的主角WassersteinGAN（下面简称WGAN
山水之间2018·2018-04-12 15:52

信息论——KL\JS\Wasserstein

1.KL散度（Kullback-Leiblerdivergence）在概率论或信息论中，KL散度(Kullback–Leiblerdivergence)，又称相对熵（relativeentropy)，是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。它是非对称的，这意味着D(P||Q)≠D(Q||P)。特别的，在信息论中，D(P||Q)表示当用概率分布Q来拟合真实分布P时，产生的信息损耗，其中P表示真实分布
Persistently·2017-12-08 19:06

Wasserstein GAN最新进展：从weight clipping到gradient penalty，更加先进的Lipschitz限制手法

前段时间，WassersteinGAN以其精巧的理论分析、简单至极的算法实现、出色的实验效果，在GAN研究圈内掀起了一阵热潮（对WGAN不熟悉的读者，可以参考我之前写的介绍文章：令人拍案叫绝的WassersteinGAN-知乎专栏）。但是很多人（包括我们实验室的同学）到了上手跑实验的时候，却发现WGAN实际上没那么完美，反而存在着训练困难、收敛速度慢等问题。其实，WGAN的作者MartinArjo
LY-林雨·2017-11-30 22:56

令人拍案叫绝的Wasserstein GAN

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文《WassersteinGAN》却在Reddit的MachineLearning频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什么了不得的地方呢？要知道自从2014年IanGoodfellow提出以来，GAN就存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题。从
LY-林雨·2017-11-30 22:28

CP领队共读计划之领队篇

本书中，Wasserstein讲述了六十年代至九十年代中改变了某些领
读书分社·2017-11-28 20:28

Wasserstein GAN

学习GAN过程中整理的文字，其中很多来自令人拍案叫绝的WassersteinGAN1.简介2.原始GAN存在的问题2.1原始GAN回顾回顾一下，原始GAN中判别器要最小化如下损失函数，尽可能把真实样本分为正例，生成样本分为负例：−Ex∼Pr[logD(x)]−Ex∼Pg[log(1−D(x))]其中Pr是真实样本分布，Pg是由生成器产生的样本分布。对于生成器，Goodfellow一开始提出来一个损
我是白小纯·2017-10-30 22:36

Wasserstein GAN最新进展：从weight clipping到gradient penalty，更加先进的Lipschitz限制手法

作者：郑华滨链接：https://www.zhihu.com/question/52602529/answer/158727900来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。前段时间，WassersteinGAN以其精巧的理论分析、简单至极的算法实现、出色的实验效果，在GAN研究圈内掀起了一阵热潮（对WGAN不熟悉的读者，可以参考我之前写的介绍文章：令人拍案叫绝的
Omni-Space·2017-09-02 06:41

Wasserstein GAN

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文《WassersteinGAN》却在Reddit的MachineLearning频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什么了不得的地方呢？要知道自从2014年IanGoodfellow提出以来，GAN就存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题。从
MiracleJQ·2017-06-23 10:57

令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 及代码（WGAN两篇论文的中文详细介绍）

作者：郑华滨链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文《WasserteinGAN》却在Reddit的MachineLearning频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什
Omni-Space·2017-02-09 05:37
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