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：生成对抗网络
来源：https: www.numpy.org.cn deep basics gan.html 生成对抗网络 本教程源代码目录在book .gan，初次使用请您参考Book文档使用说明。 说明: 硬件环境要求： 本文可支持在CPU GPU下运行 Docker镜像支持的CUDA cuDNN版本： 如果使用了Docker运行Book，请注意：这里所提供的默认镜像的GPU环境为 CUDA cuDNN ， ...
2019-10-30 21:16 0 2185 推荐指数：
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生成对抗网络总结
1、GAN的原理： GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布，如果用到图片生成上，则训练完成后，G可以从一段随机数中生成逼真的图像。G， D ...
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 ...
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 ...
CGAN-条件生成对抗网络
CGAN是最基础的GAN模型之一，全称conditional GAN，意为条件生成对抗网络。 先说一下GAN和CGAN的区别，最基本的GAN判别器只能判别真假，但无法对生成数据进行控制，即如果有两种以上类别的训练数据，那么GAN的生成器无法指定生成的数据，判别器也无法对真数据+假标签进行判别 ...
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：h ...