生成對抗網絡（GAN）
GAN的全稱是 Generative Adversarial Networks，中文名稱是生成對抗網絡。原始的GAN是一種無監督學習方法，巧妙的利用“博弈”的思想來學習生成式模型。 1 GAN的原理 GAN的基本原理很簡單，其由兩個網絡組成，一個是生成網絡G（Generator ...
原文：利用tensorflow訓練簡單的生成對抗網絡GAN
對抗網絡是 年Goodfellow Ian在論文Generative Adversarial Nets中提出來的。 原理方面，對抗網絡可以簡單歸納為一個生成器 generator 和一個判斷器 discriminator 之間博弈的過程。整個網絡訓練的過程中， 兩個模塊的分工 判斷網絡，直觀來看就是一個簡單的神經網絡結構，輸入就是一副圖像，輸出就是一個概率值，用於判斷真假使用 概率值大於 . 那就 ...
2018-04-30 23:34 2 10808 推薦指數：
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的圖片，是對原樣本圖的某種變形模仿。 今天的要介紹的生成對抗網絡(GAN)也具備很類似的功能，所建立的模 ...
生成對抗網絡 - GAN
GAN 簡介 GAN，Generative Adversarial Networks，生成對抗網絡； GAN 被認為是 AI 領域 最有趣的 idea，一句話，歷史地位很高，很火； GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出來的，當時的 G 神還只是個蒙特利爾大學的博士生 ...
PyTorch實現簡單的生成對抗網絡GAN
生成對抗網絡是一個關於數據的生成模型：即給定訓練數據，GANs能夠估計數據的概率分布，基於這個概率分布產生數據樣本（這些樣本可能並沒有出現在訓練集中）。 GAN中，兩個神經網絡互相競爭。給定訓練集X，假設是幾千張貓的圖片。將一個隨機向量輸入給生成器G(x)，讓G(x)生成跟訓練集 ...
生成對抗式網絡 GAN的理解
轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059，感謝分享 生成式對抗網絡（GAN）是近年來大熱的深度學習模型。最近正好有空看了這方面的一些論文，跑了一個GAN的代碼，於是寫了這篇文章來介紹一下GAN。本文主要分為三個部分： 介紹原始的GAN的原理 ...
原始的生成對抗網絡GAN
論文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 1、簡介： GAN的兩個模型 判別模型：就是圖中右半部分的網絡，直觀來看就是一個簡單的神經網絡結構，輸入就是一副圖像，輸出就是一個概率值，用於判斷真假使用（概率值大於0.5那就是真，小於0.5 ...
生成對抗網絡GAN詳細推導
轉自：https://blog.csdn.net/ch18328071580/article/details/96690016 概述 1、什么是GAN？ 生成對抗網絡簡稱GAN，是由兩個網絡組成的，一個生成器網絡和一個判別器網絡。這兩個網絡可以是神經網絡（從卷積神經網絡、循環神經網絡到自編 ...
生成對抗網絡GAN入門講解
轉載：https://wiki.pathmind.com/generative-adversarial-network-gan 轉載：https://wiki.pathmind.com/ 轉載：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42606381 轉載：https ...