如今,GAN技术已延伸至AI各方向,如图像处理、自然语言处理和语音等。深度学习三巨头之一 Yann LeCun :“这是过去十年间机器学习领域最让人激动的点子!”。2018 GAN 与人造胚胎等入选《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术。

训练不稳定、难控制,并不影响学界对其追捧;这也反过来促进GAN发展和完善。短视频火热,多家互联网公司(腾讯百度等)专门设GAN岗位招聘,以满足用户日新月异的、各种图像视频编辑、特效处理等需求。

如想入门、学习了解GAN,这里有一份关于GAN的学习资料。

1、基础编程必备Python,PyTorch,邱老师的《神经网络与深度学习》

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2、经典基础的GAN 学习

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3、某一方向深入研究

例如图像超分、图像修复、去雨、人脸老化、人脸转正、妆容迁移、动漫化、医学图像生成、以及GAN在半监督学习、零次学习、主动学习等等。比如虚拟换衣、妆容迁移的论文汇总:

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4、追踪前沿,了解最新顶会动态

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