InfoGAN 网络训练过程介绍

article/2025/3/4 5:24:52

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。

二、小故事
小D是一个很喜欢吃饺子的姑娘,喜欢吃不同的馅的饺子,而且对于饺子的要求十分高,尤其喜欢B城的一家饺子店的饺子,但是由于长期身在A城,没有办法吃到B城的饺子。
而她的男朋友小G和她是异地,而且恰好是在B城,是一个非常宠她的小伙子,经常为了让她吃到满意的饺子,不断的尝试制作出和B城的饺子店一模一样的饺子。在每一次做完饺子之后,都会再去买一份小D爱吃的那家店的饺子,然后不辞千里给小D送去,让小D猜测哪个是他包的饺子,哪个是饺子店的饺子。终于,起初,小D总会一下子就能够分辨出来,终于,功夫不负有心人,有一天,小D已经分不出哪个是小G做的饺子哪个是饺子店的饺子了,因为它们都一样好吃了。
故事讲到了这里,并没有结束,哈哈,毕竟好吃的除了男朋友,总少不了好闺蜜嘛,小D的好闺蜜叫小Q,不论是三观还是喜好都和小D保持高度一致,同样也喜欢吃B城的那家店的饺子,唯一不同的是,每次吃饺子的时候,都喜欢加点醋,但是,她拥有一个超能力,那就是,虽然不同馅的饺子的外形差异很细微,但是她是他们三个中唯一一个能够分辨出不同馅的饺子的样子的差异的人,而小D和小G并做不到这一点,经常吃一口才知道是什么馅的。
好啦,故事讲到这里,就该结束了,其他细节请见下次分享。

三、InfoGAN网络结构
1、判别器(Discriminator)
小D:她的作用是判别饺子店的饺子和男朋友的饺子之间是否有差异的。
而对于InfoGAN来说,就是判断real data (x)和生成器生成的fake data (G(z))之间的差异有多少。
2、生成器(Generator)
小G:他的作用是不断的提高自己的造假能力,知道他做出的不同馅的饺子小D分辨不出来是他做的还是饺子店做的为止。
而对于InfoGAN来说,生成器就是利用噪声z和latent code c来进行生成仿真的数据,直到判别器无法分辨出数据到底是来自真实的数据x还是生成的数据G(z)为止。
3、分类器
小Q:她的作用是为了分辨出不同馅的饺子的差异,饺子上是没有标记的。
而对于InfoGAN来说,Q网络是和D网络公用除了最后一层之外的其他所有的层的,它是为了分辨出数据之间的类别是什么,比如什么馅的饺子。
4、GAN
只有D网络和G网络的就是普通的GAN啦,这两个网络之间不断的进行博弈,直到G网络学会的fake data和real data是D网络分辨不出来的为止。
5、网络结构图
这里写图片描述

论文链接:
https://arxiv.org/pdf/1606.03657.pdf

之前写过的一个简单的InfoGAN的介绍:http://blog.csdn.net/superyr_210/article/details/78444735

本文原创,如有不当之处欢迎指正,本文来自我的个人订阅号,欢迎扫码关注,或者直接搜索“这么巧你也有超能力”,进行关注。


http://chatgpt.dhexx.cn/article/4q7cWnBb.shtml

相关文章

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…

机器学习-40-GAN-07-Feature Extraction(InfoGAN,VAE-GAN,BiGAN,Feature Disentangle(Voice Conversion))

文章目录 Feature ExtractionInfoGAN问题引出What is InfoGAN?结果 VAE-GANVAE-GANAlgorithm BiGANBiGANAlgorithmBiGAN架构设计解析 Triple GANDomain-adversarial trainingVoice Conversion(声音转换)Feature Disentangle(特征解耦) Feature Extraction 本节主要介绍InfoGA…

无监督式GAN(infoGAN) matlab实战

一、infoGAN原理简介 普通的GAN存在无约束、不可控、噪声信号z很难解释等问题。InfoGAN 主要特点是对GAN进行了一些改动,成功地让网络学到了可解释的特征,网络训练完成之后,我们可以通过设定输入生成器的隐含编码来控制生成数据的特征。InfoG…

InfoGAN论文理解及复现

InfoGAN论文理解及复现 by AHU Random_Walker 主要从四个方面来了解相关工作,即 MotivationRelated Work-MethodExperimentsConclusion 然后有三个过程来复现代码,最后的疑问算是对整个框架和代码细节问题的汇总吧 框架代码实现与结果总结与疑问 参…

[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: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets(NPIs2016)和《生成对抗网络入门指南》第六章。完整代码及简析见文章末尾 一、为什么要使用InfoGAN InfoGAN采用无监…

登堂入室__生成对抗网络的信息论扩展(infoGAN)(五)

简介 InfoGAN是生成对抗网络信息理论的扩展,能够以完全非监督的方式得到可分解的特征表示。它可以最大化隐含(latent)变量子集与观测值之间的互信息(mutual information),并且发现了有效优化互信息目标的下界。 原论文地址:https://arxiv.org…

对抗生成网络学习(五)——infoGAN生成宽窄不一,高低各异的服装影像(tensorflow实现)

一、背景 前一阶段比较忙,很久没有继续做GAN的实验了。近期终于抽空做完了infoGAN,个人认为infoGAN是对GAN的更进一步改进,由于GAN是输入的随机生成噪声,所以生成的图像也是随机的,而infoGAN想要生成的是指定特征的图…

GAN生成对抗网络合集(三):InfoGAN和ACGAN-指定类别生成模拟样本的GAN(附代码)

1 InfoGAN-带有隐含信息的GAN InfoGAN是一种把信息论与GAN相融合的神经网络,能够使网络具有信息解读功能。 GAN的生成器在构建样本时使用了任意的噪声向量x’,并从低维的噪声数据x’中还原出来高维的样本数据。这说明数据x’中含有具有与样本相同…

InfoGAN 翻译

InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets翻译 摘要 本文描述了InfoGAN,它是生成对抗网络的信息论扩展,能够以完全无监督的方式学习分解表征。 InfoGAN是一种生成对抗网络,它…

【论文阅读】InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing GAN

论文下载 bib: inproceedings{chenduan2016infogan,author {Xi Chen and Yan Duan and Rein Houthooft and John Schulman and Ilya Sutskever and Pieter Abbeel},title {InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Advers…

深度学习-李宏毅GAN学习之InfoGAN,VAE-GAN,BiGAN

深度学习-李宏毅GAN学习之InfoGAN,VAE-GAN,BiGAN 提出问题InfoGANVAE-GANBiGAN总结 提出问题 我们知道最基本的GAN就是输入一个随机的向量,输出一个图片。以手写数字为例,我们希望修改随机向量的某一维,能改变数字的特…

GAN及其变体C_GAN,infoGAN,AC_GAN,DC_GAN(一)

当时害怕篇幅过大,拆分两部分编写,下一篇文章见:GAN及其变体DCGAN, CGAN,infoGAN,BiGAN,ACGAN,WGAN,DualGAN(二) 在介绍GAN之前,我们先了解一些什么是生成模型(Generative Model)和判别模型(Di…

深度学习《InfoGAN模型》

一:网络介绍 普通的GAN网络的特点是无约束,对网络输入的噪声也不好解释,CGAN中我们通过给噪声合并一些类别数据,改变了输出形式,可以训练出我们指定类别的数据,这一点也是某种程度的解释,但是解…

InfoGAN原理PyTorch实现Debug记录

1. CGAN从无监督GAN改进成有监督的GAN GAN的基本原理输入是随机噪声,无法控制输出和输入之间的对应关系,也无法控制输出的模式,CGAN全称是条件GAN(Conditional GAN)改进基本的GAN解决了这个问题,CGAN和基本…

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&#xff…

InfoGAN

InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets Xi Chen, Yan Duan, Rein Houthooft, John Schulman, Ilya Sutskever, Pieter Abbeel https://arxiv.org/abs/1606.03657 一、从GAN到InfoGAN 1.GAN存在的问题 GAN通…

InfoGAN 生成时序序列

InfoGAN 生成时序序列 简介 完整代码:https://github.com/SongDark/timeseries_infogan 本文介绍用InfoGAN生成多维时序序列。 数据 数据集下载地址 NameClassDimensionTrain SizeTest SizeTruncatedCharacterTrajectories20314221436182 样本介绍 CharacterTr…

InfoGAN详解与实现(采用tensorflow2.x实现)

InfoGAN详解与实现(采用tensorflow2.x实现) InfoGAN原理InfoGAN实现导入必要库生成器鉴别器模型构建模型训练效果展示 InfoGAN原理 最初的GAN能够产生有意义的输出,但是缺点是它的属性无法控制。例如,无法明确向生成器提出生成女…

InfoGAN论文笔记+源码解析

论文地址:InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets 源码地址:InfoGAN in TensorFlow GAN,Generative Adversarial Network是目前非常火也是非常有潜力的一个发展方向&#…