Рубрика «GAN» - 4

Содержание

• Часть 1: Введение
• Часть 2: Manifold learning и скрытые (latent) переменные
• Часть 3: Вариационные автоэнкодеры (VAE)
• Часть 4: Conditional VAE
• Часть 5: GAN (Generative Adversarial Networks) и tensorflow
• Часть 6: VAE + GAN

(Из-за вчерашнего бага с перезалитыми картинками на хабрасторейдж, случившегося не по моей вине, вчера был вынужден убрать эту статью сразу после публикации. Выкладываю заново.)

При всех преимуществах вариационных автоэнкодеров VAE, которыми мы занимались в предыдущих постах, они обладают одним существенным недостатком: из-за плохого способа сравнения оригинальных и восстановленных объектов, сгенерированные ими объекты хоть и похожи на объекты из обучающей выборки, но легко от них отличимы (например, размыты).

Этот недостаток в куда меньшей степени проявляется у другого подхода, а именно у генеративных состязающихся сетей — GAN’ов.

Формально GAN’ы, конечно, не относятся к автоэнкодерам, однако между ними и вариационными автоэнкодерами есть сходства, они также пригодятся для следующей части. Так что не будет лишним с ними тоже познакомиться.

Коротко о GAN

GAN’ы впервые были предложены в статье [1, Generative Adversarial Nets, Goodfellow et al, 2014] и сейчас очень активно исследуются. Наиболее state-of-the-art генеративные модели так или иначе используют adversarial.

Схема GAN:

Читать полностью »