Редактирование: Generative Adversarial Nets (GAN)

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 11: Строка 11:
 
==Интуитивный процесс тренировки==
 
==Интуитивный процесс тренировки==
 
[[File:GANIntuitive.jpg|500px|thumb|right|Рисунок 2. Иллюстрация процесса тренировки порождающих состязательных сетей GAN. Источник: https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf]]
 
[[File:GANIntuitive.jpg|500px|thumb|right|Рисунок 2. Иллюстрация процесса тренировки порождающих состязательных сетей GAN. Источник: https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf]]
Как показано на рисунке 2, генеративные состязательные сети обучаются путем одновременного обновления дискриминирующего распределения (<tex>D</tex> синяя пунктирная линия), так чтобы дискриминатор мог различать объекты из распределения тренировочного сета(черная пунктирная в точку линия) и из распределения генератора (<tex>G</tex> зеленая сплошная линия). Нижняя горизонтальная линия представляет собой область, из которой составлена выборка <tex>z</tex>, в нашем случае равномерно. Горизонтальная линия над ней является частью области <tex>x</tex>. Стрелками на картинке показано, как отображение <tex>x = G(z)</tex>, накладывает неравномерное распределение <tex>p_{g}</tex> на тренировочное. <tex>G</tex> сжимается в областях с высокой плотностью и расширяется в областях с низкой.
+
Как представлено на рисунке 2, генеративные состязательные сети обучаются путем одновременного обновления дискриминирующего распределения (<tex>D</tex> синяя пунктирная линия), так чтобы дискриминатор мог различать объекты из распределения тренировочного сета(черная пунктирная в точку линия) и из распределения генератора (<tex>G</tex> зеленая сплошная линия). Нижняя горизонтальная линия представляет собой область, из которой составлена выборка <tex>z</tex>, в нашем случае равномерно. Горизонтальная линия над ней является частью области <tex>x</tex>. Стрелками на картинке показано, как отображение <tex>x = G(z)</tex>, накладывает неравномерное распределение <tex>p_{g}</tex> на тренировочное. <tex>G</tex> сжимается в областях с высокой плотностью и расширяется в областях с низкой.
 
Рассмотрим описанный на картинках процесс. (a) Близкая сходимость состязающейся пары: <tex>p_{g}</tex> похоже на распределение <tex>p_{data} и D</tex> частично-точный классификатор. (b) Во внутреннем цикле алгоритма <tex>D</tex> обучается отличать объекты из тренировочных данных, сходясь к <tex>\frac{p_{data}(x)}{p_{data}(x) + p_{g}(x)}</tex>. (c) После обновления <tex>G</tex> градиент <tex>D</tex> привел <tex>G(z)</tex> к передвижению в область, с большей вероятностью быть классифицированным как данные. (d) После нескольких шагов обучения <tex>G</tex> и <tex>D</tex> придут в состояние, в котором не смогу улучшиться, так как будет выполняться условие <tex>p_{g} = p_{data}</tex> и дискриминатор не сможет различать два распределения и его выход всегда будет <tex>D(x) = \frac{1}{2}</tex>.
 
Рассмотрим описанный на картинках процесс. (a) Близкая сходимость состязающейся пары: <tex>p_{g}</tex> похоже на распределение <tex>p_{data} и D</tex> частично-точный классификатор. (b) Во внутреннем цикле алгоритма <tex>D</tex> обучается отличать объекты из тренировочных данных, сходясь к <tex>\frac{p_{data}(x)}{p_{data}(x) + p_{g}(x)}</tex>. (c) После обновления <tex>G</tex> градиент <tex>D</tex> привел <tex>G(z)</tex> к передвижению в область, с большей вероятностью быть классифицированным как данные. (d) После нескольких шагов обучения <tex>G</tex> и <tex>D</tex> придут в состояние, в котором не смогу улучшиться, так как будет выполняться условие <tex>p_{g} = p_{data}</tex> и дискриминатор не сможет различать два распределения и его выход всегда будет <tex>D(x) = \frac{1}{2}</tex>.
  

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблон, используемый на этой странице: