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：TensorFlow从1到2（十二）生成对抗网络GAN和图片自动生成
生成对抗网络的概念 上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征，能够 无中生有 的由一组随机数向量生成手写字符的图片。 这个 创造能力 我们在模型中分为编码器和解码器两个部分。其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后，在数字层面对编码结果进行微调，再解码生成图片的过程。所生成的图片，是对原样本图的某种变形模仿。 今天的要介绍的生成对抗网络 GAN 也具备很类似的功能，所建立的模型，能 ...
2019-05-07 09:40 0 2908 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 ...
利用tensorflow训练简单的生成对抗网络GAN
对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 原理方面，对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中， 两个模块的分工 判断网络 ...
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 ...
原始的生成对抗网络GAN
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 1、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0.5那就是真，小于0.5 ...
生成对抗网络GAN详细推导
转自：https://blog.csdn.net/ch18328071580/article/details/96690016 概述 1、什么是GAN？ 生成对抗网络简称GAN，是由两个网络组成的，一个生成器网络和一个判别器网络。这两个网络可以是神经网络（从卷积神经网络、循环神经网络到自编 ...
生成对抗网络GAN入门讲解
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 ...