gan相关算法调研 #8
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任务描述:调研gan算法,初步完成其在两机项目中应用的架构设计。
验收标准:完全明晰算法需求,并且对每一部分的技术实现有定性了解。
目前碰到的问题:
1、两机项目中,需要的是determination,还是generator?我个人认为是determation,但是determination只能分两类(即故障或正常),具体那种故障需要继续往下细分。
2、gan其实是一种架构,而指的不是某一个网络。对于每种不同的任务,只能说架构基本逻辑一致,但是具体细节差异非常大,这个也需要仔细思考。
3、如果需要利用时序数据,那就需要将LSTM作为d和g。还需要额外学习一下LSTM相关内容,且我现在完全不明白两个LSTM输入量纲都不一样到底是如何拼接的。
问题描述:
1、时间序列系列gan有MAD-GAN、TAnoGAN、TadGAN三种。我是选了mad-gan重点研究,因为看评论说这个作者有源代码。我反正昨天看了一天文献,没看懂思想。
2、网上几乎所有gan教学资源,全是以图像数据为主的,没有任何时间序列网络,从网上找教学估计只能找相似案例。
解决方案:
1、先把MAD-GAN论文完全看懂,看明白以后去看源代码(我还不知道作者主页呢,而且找到估计也看不懂)。
2、虽然网上没有MAD-GAN代码讲解,但是有LSTM和CYCGAN讲解。这两种分别需要看视频学习,前者学习LSTM输入输出构建,后者学习GAN网络架构搭建与训练。
PS.
这玩意我越看越没底啊,要不先做个LSTM行不?@zynfly