GAN和CGAN——生成式对抗网络和条件生成式对抗网络
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 ...
原文：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。为了解决上述问题，CGAN的生成器将噪声和标签一起作为输入，判别器将生成对象，原对象和标签一起作为输入，同 ...
2020-09-11 10:09 0 1679 推荐指数：
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