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：TensorFlow從1到2（十二）生成對抗網絡GAN和圖片自動生成
生成對抗網絡的概念 上一篇中介紹的VAE自動編碼器具備了一定程度的創造特征，能夠 無中生有 的由一組隨機數向量生成手寫字符的圖片。 這個 創造能力 我們在模型中分為編碼器和解碼器兩個部分。其能力來源實際上是大量樣本經過學習編碼后，在數字層面對編碼結果進行微調，再解碼生成圖片的過程。所生成的圖片，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，所建立的模型，能 ...
2019-05-07 09:40 0 2908 推薦指數：
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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 ...
利用tensorflow訓練簡單的生成對抗網絡GAN
對抗網絡是14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 ...
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生成對抗網絡GAN詳細推導
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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 ...
GAN-生成對抗網絡原理
最近一直在看GAN，我一直認為只有把博客看了一遍，然后再敲一遍。這樣才會有深刻的感悟。 GAN（生成式對抗網絡）（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一種深度學習模型，分布在無監督學習上。 分成兩個模塊：生成模型（Generative Model ...