生成对抗网络（GAN）
GAN的全称是 Generative Adversarial Networks，中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法，巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。 1 GAN的原理 GAN的基本原理很简单，其由两个网络组成，一个是生成网络G（Generator ...
原文：原始的生成对抗网络GAN
论文地址：https: arxiv.org pdf . .pdf 简介： GAN的两个模型 判别模型：就是图中右半部分的网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率值，用于判断真假使用 概率值大于 . 那就是真，小于 . 那就是假 ，真假也不过是人们定义的概率而已。 生成模型：生成模型要做什么呢，同样也可以看成是一个神经网络模型，输入是一组随机数Z，输出是一个图像， ...
2019-03-03 22:19 0 1088 推荐指数：
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生成对抗网络 - GAN
GAN 简介 GAN，Generative Adversarial Networks，生成对抗网络； GAN 被认为是 AI 领域 最有趣的 idea，一句话，历史地位很高，很火； GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出来的，当时的 G 神还只是个蒙特利尔大学的博士生 ...
生成对抗式网络 GAN的理解
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059，感谢分享 生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。本文主要分为三个部分： 介绍原始的GAN的原理 ...
生成对抗网络GAN详细推导
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转载：https://wiki.pathmind.com/generative-adversarial-network-gan 转载：https://wiki.pathmind.com/ 转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42606381 转载：https ...
GAN-生成对抗网络原理
最近一直在看GAN，我一直认为只有把博客看了一遍，然后再敲一遍。这样才会有深刻的感悟。 GAN（生成式对抗网络）（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，分布在无监督学习上。 分成两个模块：生成模型（Generative Model ...
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0. 引言 GANs, 全称 Generative Adversarial Networks, 即生成对抗网络。 Yann LeCun 曾将 GANs 评价为 “过去 10 年在机器学习领域最有趣的想法”。 行业大牛的高度评价是对 GANs 最好的广告。 自从 2014年 Ian ...
生成对抗网络GAN详解与代码
1.GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是： G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。 D ...