生成对抗网络（GAN），是深度学习模型之一，2014年lan Goodfellow的开篇之作Generative Adversarial Network，GAN是一种无监督学习方法，它巧妙地利用“对抗”的思想来学习生成式模型，一旦训练完成后可以生成全新的数据样本。DCGAN将GAN的概念 ...

手把手教你理解和实现生成式对抗神经网络（GAN） 一、总结 一句话总结： 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的目标函数 ...

简介 示例 图像着色 图像超像素 背景模糊 人脸生成 人脸定制 文本生成图片 字体变换 *风格变换 图像修复 …… 基础 生成模型和GAN 生成模型不严谨的定义：一个能够生成我们想要的数据的模型（图模型、函数、神经网络） 生成式对抗网络（GAN ...

生成器和判别器的结构都非常简单，具体如下： 生成器： 32 ==> 128 ==> 2 判别器： 2 ==> 128 ==> 1 生成器生成的是样本，即一组坐标（x,y），我们希望生成器能够由一组任意的 32组噪声生成座标（x,y）处于两个半月形状上。 判别器输入的是一组 ...

简述生成式对抗网络 【转载请注明出处】chenrudan.github.io 本文主要阐述了对生成式对抗网络的理解，首先谈到了什么是对抗样本，以及它与对抗网络的关系，然后解释了对抗网络的每个组成部分，再结合算法流程 ...

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 ...

GAN的定义 　　GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布，用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同，使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成模型（Generative model），用来生成样本；另一个是判别模型 ...

通过GAN生成式对抗网络，产生mnist数据 引入包，数据约定等 GAN对象结构 生成器函数 对随机值z(维度为1，100)，进行包装，伪造，产生伪造数据。 包装过程概括为：全连接->reshape->反卷积 包装过程中使用了batch_normalization ...