说说GAN（生成式对抗网络）
在Auto-encoder中，input data通过一个encoder神经网络得到一个维度的较低的向量，称这个向量为code，code经过一个decoder神经网络后输出一个output data。 encoder 网络的作用是用来发现给定数据的压缩表示。decoder网络使原始输入的尽可 ...
原文：生成式对抗网络(GAN)实战——书法字体生成练习赛
https: www.tinymind.cn competitions ai 生成式对抗网络 GAN 是近年来大热的深度学习模型。 目前GAN最常使用的场景就是图像生成，作为一种优秀的生成式模型，GAN引爆了许多图像生成的有趣应用。在图像生成模型的质量上，生成对抗网络技术可以说实现了飞跃，很多衍生模型已经在一定程度上解决了特定场景中的图像生成问题。此外，诸如文本到图像的生成 图像到图像的生成等应用 ...
2019-04-16 21:45 0 642 推荐指数：
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GAN生成式对抗网络（二）——tensorflow代码示例
代码实现 当初学习时，主要学习的这个博客 https://xyang35.github.io/2017/08/22/GAN-1/ ，写的挺好的。 本文目的，用GAN实现最简单的例子，帮助认识GAN算法。 2. 真实数据集，我们要通过GAN学习这个数据集，然后生成和他分布规则一样的数据集 ...
【CV论文阅读】生成式对抗网络GAN
生成式对抗网络GAN 1、 基本GAN 在论文《Generative Adversarial Nets》提出的GAN是最原始的框架，可以看成极大极小博弈的过程，因此称为“对抗网络”。一般包含两个部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。训练的过程是无监督学习 ...
GAN-生成式对抗网络（keras实现）
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是最近超级火的一个无监督学习方法，它主要由两部分组成，一部分是生成模型G（generator），另一部分是判别模型D（discriminator），它的训练过程可大致描述如下： 生成 ...