PixelRNN / Pixel CNN
Variational Autoencoders
GAN
Ian. Goodfellow NIPS2014[1],为了学习 generator 在数据 上的分布 ,定义输入噪声变量 ,定义从 到数据空间的映射函数 ,其中 是由可微分的、multilayer perception 组成的函数。定义 MLP 组成的判别函数 ,输出 0~1 表示 来自于真实数据还是 的概率。
损失函数表示为
判别函数 希望避免被欺骗,即最大化目标函数,使得 接近 1 而 接近 0。
生成函数 希望以假乱真,即最小化目标函数,使得 接近 1。
GAN w/ Conv
Ian Goodfellow, ICLR 2016
CycleGAN
Zhut et al. 2017
Ref
[1] Generative Adversarial Networks, Goodfellow et al., NIPS 2014, PDF
[2] Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks, Goodfellow et al., ICLR 2016, PDF
Lecture 13 Generative Models, Serena Yeung, Stanford YouTube
MinMax, Strategies of Play, Game Thery, Dan Vekhter et al., Stanford HTML