多圖對比看懂GAN與VAE的各種變體

yunhao 發布于2019-04-25 18:17 / 1702人閱讀

摘要：近日，英國小哥在上圖解了一系列生成式對抗網和變分自編碼器的實現。

近日，英國小哥Pawel.io在GitHub上圖解了一系列生成式對抗網（GAN）和變分自編碼器（VAE）的TensorFlow實現。

生成式對抗網絡（GAN）

GAN

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1406.2661

價值函數：

結構圖：

LSGAN

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1611.04076

價值函數：

WGAN

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1701.07875

價值函數：

WGAN-GP

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1704.00028

價值函數：

DRAGAN

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1705.07215

價值函數：

CGAN

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1411.1784

價值函數：

結構圖：

infoGAN

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1606.03657

價值函數：

結構圖：

ACGAN

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1610.09585

價值函數：

結構圖：

EBGAN

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1609.03126

價值函數：

結構圖：

BEGAN

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1702.08431

價值函數：

變分自編碼器（VAE）

VAE

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1312.6114

損失函數：

結構圖：

CVAE

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1406.5298

損失函數：

結構圖：

DVAE

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1511.06406

AAE

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1511.05644

原文地址：

最后，附GitHub原文地址：

https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections/blob/master/README.md

還可查看不同GAN與VAE變體在MNIST及Fasion-MNIST上的運行結果。

祝你學的開心~

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