GAN

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LSGAN(Least Squares GAN)の実装です。DCGANの派生として更なる学習の安定化および高品質画像の生成を目的に提案されたGANです。

LSGANの特徴

LSGANの特徴は名前の通り、DCGANではクロスエ ...

GAN

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EBGAN(Energy Based GAN)の実装です。DCGANの派生として、LSGAN→EBGAN→WGANと損失計算の方法について続々と提案されている過程を追っています。EBGANは損失関数をヒンジ損失に変更しています。

GAN

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CGAN(Conditional GAN)の実装を行います。GANではノイズから画像を生成する際、画像はランダムに生成されていました。CGANでは生成時にクラスラベルを指定することで指定した画像を生成できるようになります。

CG ...

GAN

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WGANを改良したWGAN-GPの実装を行います。WGANではクリッピングされた重みが2極化するため勾配消失や勾配爆発が起きやすくなる課題がありました。改良版のWGAN-GPでは、重みのクリッピングではなく、勾配に制約をつける手法が提 ...

GAN

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WGANとは、Wasserstein距離により損失計算を導入したGANとなります。GANの問題点として、「学習が安定しない」「勾配消失が起こりやすい」「モード崩壊が起こる」点が指摘されています。WGANではこのような問題の解決としてW ...

GAN

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DCGAN とは、Deep Convolutional GANの略で、畳み込みニューラルネットワークによる敵対的生成を意味しています。今回はDCGANを実装してみました。DCGANのチュートリアルではデータセット「CelebA」を使わ ...

DeepLearning,GAN,python,開発

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最初のGAN(Genera tive Adversarial Networks)の実装を行いながら、生成モデルや敵対的生成ネットワークについて調べてみました。最初のGANは構造がシンプルなので基本的な仕組みの理解には最適です。 ...