infoGAN 第2页

InfoGAN：Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets

InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNetsPaper:https

Seyanh Qiang·2020-07-05 09:38

李宏毅学习笔记36.GAN.06.Feature Extraction

这节主要讲特征的提取公式输入请参考：在线Latex公式InfoGAN对于RegularGAN而言，我们很难从输入和输出中找到某种关联（Modifyingaspecif

oldmao_2001·2020-07-05 01:34

生成对抗网络GAN基本入门

GAN-DCGAN2.1DCGAN(DeepConvolutionalGAN)2.2DCGAN模型研究2.3特征研究2.4DCGAN总结3.条件GAN3.1cGAN3.2约束-文字约束3.3约束条件是图片-生成相关图片4.InfoGAN4.1infoGAN

小白逆袭记·2020-07-04 04:29

深度学习（四十六）——StarGAN, InfoGAN, ProGAN, StyleGAN, BigGAN, FUNIT, CVAE

StarGAN论文：《StarGAN:UnifiedGenerativeAdversarialNetworksforMulti-DomainImage-to-ImageTranslation》CycleGAN的局限在于：对于两个Domain之间的变换，需要两个G网络。可以想象，当Domain的数量上升时，所需G网络的个数将呈指数级增长。如上图左半部分所示。StarGAN给出的办法是：所有的Doma

antkillerfarm·2020-07-01 01:14

InfoGAN论文笔记+源码解析

论文地址：InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNets源码地址：

小时候贼聪明·2020-06-29 20:44

[生成对抗网络GAN入门指南]（10）InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing GAN

本篇blog的内容基于原始论文InfoGAN:InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNets

gdtop818·2020-06-28 20:04

[生成对抗网络GAN入门指南]（1）引言及实验预备知识和工具

继续开一个GAN的专题：主要分以下几个板块1.GAN2.DCGAN3.WasserteinGAN4.cGAN（GAN+监督学习）SGAN/ACGAN（GAN+半监督学习）InfoGAN（GAN+无监督性学习

gdtop818·2020-06-28 20:59

InfoGAN 简介与代码实战

为了解决这个问题，InfoGAN就横空出世了，更加详细的内容参见论文：InterpretableRepresentationLearningbyInf

时光碎了天·2020-06-27 06:05

GAN分类-2019年暂停更新

arXiv:1406.2661v1）2014-6-10GAN演变1、ConditionalGenerativeAdversarialNets（arXiv:1411.1784v1）2014-12-62、InfoGAN

sunny0121·2020-06-26 16:12

CGAN和InfoGAN理解

在一些比较经典的GAN模型中（像WGAN、LSGAN、DCGAN等等），往往都是从样本空间里随机采样得到输入噪声，生成的图像究竟属于哪一个类别也是随机的。通过这些模型，我们无法生成指定类别的数据。举个不恰当的例子：在解放前夕，我们的目标就是填饱肚子，吃嘛嘛香；随着经济社会的不断发展和祖国的繁荣昌盛，我们变得越来越挑剔，比如今天只想吃波士顿龙虾，明天只想吃澳洲大螃蟹…GAN的发展也是一样，早期我们只

Moon_0911·2020-06-23 20:16

GAN生成对抗网络合集（六）：GAN-cls –具有匹配感知的判别器（附代码）

前面讲过，在InfoGAN中，使用了ACGAN的方式进行指导模拟数据与生成数据的对应关系（分类）。

dexterod·2020-06-23 03:58

生成对抗网络GAN的TensorFlow实现

地址一篇貌似是完全代码总结的CSDN博客生成对抗网络GAN入门——生成mnist手写体2.生成对抗网络GANs理解（附代码）原理性不错，代码引用GitHub上的demo3.GAN的理解与TensorFlow的实现infoGAN

For_freedom·2020-03-26 11:36

InfoGAN-无监督式GAN

1.InfoGAN简介：普通的GAN存在无约束、不可控、噪声信号z很难解释等问题，2016年发表在NIPS顶会上的文章InfoGAN：InterpretableRepresentationLearningbyInformationMaximizingGenerativeAdversarialNets

baiyang白杨·2019-10-12 17:42

基于GAN的特征抽取 Feature Extraction by GAN

InfoGAN期望的是input的每一个维度都能表示输出数据的某种特征。但实际改变输入的一个特定维度取值，很难发现输出数据随之改变的规律。InfoGAN就是想解决这个问题。

王朝君BITer·2019-09-03 09:00

GAN学习笔记-李宏毅：GAN Lecture 7 (2018): Info GAN, VAE-GAN, BiGAN

李宏毅老师讲解的GANLecture7(2018):InfoGAN,VAE-GAN,BiGAN问题：inputfeature对output影响不明确这件事；本来假设不同的特性在latentspace上的分布是有某种规律性的

ahigan·2019-03-06 16:30

GAN系列：李宏毅老师GAN课程P7——Info GAN，VAE-GAN，BiGAN

InfoGAN:在GAN的生成器中，输入一个随机向量，可生成一副图像。向量和图像间的关系可以理解为某种映射，也可以视作向量是图像的特征(尽管可能是隐形的)。

lyn_decoder·2019-03-01 13:28

InfoGAN论文理解及复现

InfoGAN论文理解及复现byAHURandom_Walker主要从四个方面来了解相关工作，即MotivationRelatedWork-MethodExperimentsConclusion然后有三个过程来复现代码

Feynman1999·2019-01-18 19:26

GAN ZOO - 第1节：分析GAN的缺陷与改进方向，介绍典型的改进模型：CGAN、InfoGAN

0.“GANZOO”系列文章开更说明GAN到底有多“热”？据统计，GAN的相关论文正在以指数趋势增长，如上图所示。But，GAN论文这么多，而且都是英文的，怎么可能读得完！为此，“AI微刊”团队将推出“GANZOO”系列文章，精选典型GAN模型（没有水论文），对其进行精简的解析，让你“三分钟”读完一篇论文。适合初学小白，也适合大牛持续追踪热度。再不GAN，我们就老了！——AI微刊《GANZOO》G

manquyuan0078·2019-01-14 11:21

机器学习与深度学习系列连载：第四部分对抗网络GAN (六) 对抗网络（EBGAN，Info GAN，Bi GAN，VAE-GAN， Seq2Seq GAN）

对抗网络GAN家族简介（EBGAN，InfoGAN，BiGAN，VAE-GAN，Seq2SeqGAN）1.Energy-basedGANEBGAN其实就是鉴别器Discriminator，提前用AutoEncoder

人工智能插班生·2018-12-25 09:06

infoGAN公式推导（信息最大化生成对抗网络（理论部分））

对抗生成网络（GAN）和贝叶斯变分自编码是最为主要的两种数据生成模型，目前的生成对抗网络的一些改良技术已经实现了非常逼真的图像。此外生成模型也是非监督学习的主要驱动力之一，假若人工神经网络已经具备了自我生成栩栩如生的真实图像的能力，我们亦可以说人工神经网络已经具备了想象和创作的能力，具有了想象和创作能力的个体当然已经掌握了一些抽象的概念，而非监督学习不就是让人工智能自我去摸索这个世界并掌握一定的抽

Soheyi·2018-12-02 14:53

经典论文复现 | InfoGAN：一种无监督生成方法

过去几年发表于各大AI顶会论文提出的400多种算法中，公开算法代码的仅占6%，其中三分之一的论文作者分享了测试数据，约54%的分享包含“伪代码”。这是今年AAAI会议上一个严峻的报告。人工智能这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码。可验证的知识是科学的基础，它事关理解。随着人工智能领域

Paper_weekly·2018-10-26 14:52

李宏毅（7）——GAN4项内容

目录1：特征提取1.1：infoGAN1.2：VAE-GAN1.3：BiGAN1.4：TripleGAN1.5：测试数据与训练数据的domain的匹配用于混合特征的分离1：特征提取1.1：infoGAN

chen5561·2018-09-28 22:54

GAN的理解与TensorFlow的实现

Next_LegendQQ:1219154092人工智能自然语言处理图像处理神经网络高维信息处理——2018.7.31于天津大学前言本文会从头介绍生成对抗式网络的一些内容，从生成式模型开始说起，到GAN的基本原理，InfoGAN

小亮 Play NLP·2018-08-04 19:12

独家 | GAN大盘点，聊聊这些年的生成对抗网络 : LSGAN, WGAN, CGAN, infoGAN, EBGAN, BEGAN, VAE

转自：http://nooverfit.com/wp/%E7%8B%AC%E5%AE%B6%EF%BD%9Cgan%E5%A4%A7%E7%9B%98%E7%82%B9%EF%BC%8C%E8%81%8A%E8%81%8A%E8%BF%99%E4%BA%9B%E5%B9%B4%E7%9A%84%E7%94%9F%E6%88%90%E5%AF%B9%E6%8A%97%E7%BD%91%E7%BB%9

Candy_GL·2018-07-20 00:00

TensorFlow 从零开始实现深度卷积生成对抗网络（DCGAN）

DCGAN生成女朋友，图像全部由小姐姐的头像组成，大概如下：图1用于训练DCGAN的小姐姐头像生成对抗网络是近几年深度学习中一个比较热门的研究方向，不断的提出了各种各样的变体，包括GAN、DCGAN、InfoGAN

公输睚信·2018-05-27 23:42

InfoGAN中公式5的理解

最近读了InfoGAN的论文，其中公式5我一直不是很理解，但在网上搜索也没搜到类似的问题。现记录一下个人对公式5的理解，如有错误恳请指正。

Barely丶·2018-05-13 12:11

深度学习【41】InfoGAN

InfoGAN利用互信息和变分自编码（VAE，参考我这篇博客）将样本的label信息加入了GAN中。

DCD_Lin·2018-04-10 17:40

InfoGAN 网络训练过程介绍

一、InfoGAN是什么简单的讲，就是一种常见的GAN，是在普通的GAN的基础上增加Q网络，可以通过无监督学习的方式学到生成的数据的类别。

这么巧你也有超能力·2018-01-19 17:07

各种出色的GAN变体

suo.im/2opXlF）本文涉及的内容关于GAN的相关主题的总结许多其他网站、帖子和文章的链接，帮助你确定专注点目录1.理解GAN2.GAN：一场革命1.DCGAN2.改进的DCGAN3.条件性GAN4.InfoGAN5

MiracleJQ·2017-12-04 15:20

生成对抗网络GAN原理思想及衍生模型

前言本文会从头介绍生成对抗式网络的一些内容，从生成式模型开始说起，到GAN的基本原理，InfoGAN，AC-GAN的基本科普，如果有任何有错误的地方，请随时喷，我刚开始研究GAN这块的内容，希望和大家一起学习

spirits_of_snail·2017-11-21 11:00

Infogan-信息最大化生成对抗网络（理论部分）

对抗生成网络（GAN）和贝叶斯变分自编码是最为主要的两种数据生成模型，目前的生成对抗网络的一些改良技术已经实现了非常逼真的图像link。此外生成模型也是非监督学习的主要驱动力之一，假若人工神经网络已经具备了自我生成栩栩如生的真实图像的能力，我们亦可以说人工神经网络已经具备了想象和创作的能力，具有了想象和创作能力的个体当然已经掌握了一些抽象的概念，而非监督学习不就是让人工智能自我去摸索这个世界并掌握

sjtutsb·2017-11-12 15:36

InfoGAN 论文阅读笔记基本知识总结

最近的一些工作是在使用InfoGAN，查看了一些资料，发现相关的资料并不是很多，所以，写了这个博客，一方面希望对最近两个周看到的文献进行一个归纳总结，另一方面希望遇到在做这方面的工作的大佬们，请教学习，

这么巧你也有超能力·2017-11-04 17:43

CGAN结构详细解读

CGAN结构y就是加入的监督信息，比如说MNIST数据集可以提供数字label信息，人脸生成可以提供性别、是否微笑、年龄等信息；我们具体分析的是InfoGan里面的MNIST生成结构，网络结构如下图：如果对

andrewseu·2017-10-17 14:42

GAN的理解与TF的实现

前言本文会从头了解生成对抗式网络的一些内容，从生成式模型开始说起，到GAN的基本原理，InfoGAN，AC-GAN的基本科普，如果有任何有错误的地方，请随时喷，我刚开始研究GAN这块的内容，希望和大家一起学习这块内容

DemonHunter211·2017-10-12 10:29

学习笔记GAN003:GAN、DCGAN、CGAN、InfoGAN

GAN应用集中在图像生成，NLP、RobtLearning也有拓展。类似于NLP中的Actor-Critic。https://arxiv.org/pdf/1610.01945.pdf。GenerativeAdversarialNets。构建两个网络，一个G生成网络，一个D区分网络。训练，G网络losslog(1-D(G(z)))，D网络loss-(log(D(x))+log(1-D(G(z)))，

利炳根·2017-09-09 14:37

生成对抗网络GAN及其变体SGAN_WGAN_CGAN_DCGAN_InfoGAN_StackGAN

前面介绍了CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）、BNN（Binarizedneuralnetwork）、dual-learningNMT和DBN，以及深度学习优化算法BatchNormalization和LayerNormalization。感兴趣的同学可以添加微信公众号“深度学习与NLP”，回复关键词“CNN”、“BNN”、“dual”、“DBN”、BN和LN获取对应文

lqfarmer·2017-05-10 09:54

InfoGAN介绍

InfoGAN介绍GAN网络是是一种无监督的生成模型，能够利用已有的样本集进行训练，生成与源域样本集相似的样本。GAN模型有两部分组成，一个是样本生成器G，一个是样本来源判别器D。

BigFish_yukang·2017-03-01 09:36

GAN的理解与TensorFlow的实现

前言本文会从头介绍生成对抗式网络的一些内容，从生成式模型开始说起，到GAN的基本原理，InfoGAN，AC-GAN的基本科普，如果有任何有错误的地方，请随时喷，我刚开始研究GAN这块的内容，希望和大家一起学习

Omni-Space·2017-02-09 03:45

带标签的infogan及其代码解析

如前所述，infogan的提出的目标在于非监督生成模型，然而我们人类总是对数据有一些确定的知识（如图片表达得数字为几之类的），如果将这些确定的知识结合infogan进行半监督的学习，生成的数据的效果必然会有所提高

dagekai·2017-01-14 05:09

Infogan-信息最大化生成对抗网络（理论部分）

对抗生成网络（GAN）和贝叶斯变分自编码是最为主要的两种数据生成模型，目前的生成对抗网络的一些改良技术已经实现了非常逼真的图像link。此外生成模型也是非监督学习的主要驱动力之一，假若人工神经网络已经具备了自我生成栩栩如生的真实图像的能力，我们亦可以说人工神经网络已经具备了想象和创作的能力，具有了想象和创作能力的个体当然已经掌握了一些抽象的概念，而非监督学习不就是让人工智能自我去摸索这个世界并掌握

dagekai·2016-12-31 06:33

InfoGAN修改训练人脸数据集celebA的过程记录

createamindInfoGAN修改训练人脸数据集celebA的过程记录原创2016-09-21zdx3578大脑模拟内容目录：相关内容请参考最重要的论文之一：无监督的语义特征学习论文翻译及代码celeba简介，infogan

玖丶·2016-09-29 19:50

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