李宏毅机器学习&深度学习课程|生成式对抗网络4:CycleGAN

无监督学习与GAN:讲述了在无监督学习中如何利用生成对抗网络(GAN)来处理没有配对标签的数据。通过介绍半监督学习和影像风格转换的例子,展示了在没有成对数据的情况下如何训练网络。GAN能够帮助处理完全没有成对数据的情况,实现输入x生成输出y的学习。

生成器架构与输出:讨论了生成器的架构和输入输出分布的关系,提出了从x轴面图片分布生成y轴面图片分布的可能性,并介绍了通过鉴别器来强化输入与输出关系的方法。讨论了如何训练生成器以确保输出与输入相关联,以产生符合期望的图像。

无pair数据的cycle game:介绍了在使用ipair数据进行学习时,无法直接套用conditional game的想法,因为没有成对的资料。引入了cycle game的概念,通过两个generator实现x到y再到x的循环转换,强迫generator输出与输入有关的图片。这样可以保证输出的图片与原始输入有一定关系,实现cycle consistency。

机器学习中的一致性:讨论了机器学习中的cycle consistency,即输入与输出之间是否一定要很像。虽然在理论上无法保证,但在实际应用中往往输入与输出会非常相似。CycleGAN提出了双向训练,同时进行两个方向的图片转换,以增强生成器的效果。与其他风格转换方法相比,CycleGAN的思想是一样的,只是名称不同。

进阶影像风格转换:介绍了一种进阶版本的影像风格转换技术,名为star game,可以在多种风格间转换。通过一个韩国团队的网站示例,展示了将真实人脸转换为二次元风格的过程。同时,也提到了文字风格转换的方法,使用sequence to sequence模型进行转换。

文字输出与转换系统:讨论了一个使用c127模型的文字输出问题,介绍了一个可以将负面句子转换为正面句子的系统。该系统虽然没什么实际用处,但可以转换文字风格,如将长文章转换为简短摘要或进行无监督翻译。未来可能探索非督导式语音辨识,使机器学会从声音转换为文字。

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