生成模型的理論部分

2021-10-01 22:28:51 字數 352 閱讀 6471

gan(generitive adversarial network)為對抗生成網路的縮寫,近來對其做了些研究,在此記錄一下這段時間的學習成果,算是打個卡存個檔(哈)!。

影象的生成有幾種方法如autodecoder、gan和flow等。他們的原理可以用如下的數學表示式來表示。

假設你有一堆真實(這堆其實服從某種高維的分布),現在你想用乙個模型把來生成出跟這堆很相近的。我們先假設該生成模型為g(z),z是乙個向量(通常是一組噪音向量其服從高斯分布或均勻分布等等),只要我們給g乙個z它就會為我們產生一張假如為x,就有p=g(z),當我們不斷給g不同的z,它就會產生一系列不同的x,如

現在我們的問題是如何讓g定義出來的分布

式子中

壓縮感知理論模型

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SLA文件理論部分總結

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Python 程序(一)理論部分

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