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：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： 生成模型通过接收一个随机噪声来生成图片，判别模型用来判断这个图片是不是 真实的 ，也就是说，生成网络的目标是尽量 ...
2020-09-03 14:12 0 600 推荐指数：
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GAN-生成对抗网络原理
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GAN（生成对抗网络）以及keras实现
由于笔者水平有限，如有错，欢迎指正。 论文原文：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 0 GAN的思想 GAN，全称为 Generative Adversarial Nets，直译为生成式对抗网络，是一种非监督式模型。 GAN的主要灵感 ...
【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 ...