GAN生成对抗网络
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生成式对抗网络(GAN)实战——书法字体生成练习赛
https://www.tinymind.cn/competitions/ai 生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。 目前GAN最常使用的场景就是图像生成，作为一种优秀的生成式模型，GAN引爆了许多图像生成的有趣应用。在图像生成模型的质量上，生成对抗网络技术可以说实现了飞跃，很多衍生模型已经在一定程度上解决了特定场景中的图像生成问题。此外…
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解读生成对抗网络（GAN） 之U-GAN-IT
Unsupervised Generative Attentionnal Networks with Adapter Layer-In（U-GAN-IT） 从字面我们可以理解为无监督生成对抗网络和适配层的结合 论文实现： 论文实现了无监督图像的翻译问题，当两个图像之间两个图像、纹理差别较大时的图像风格（style）转换。 论文实现了相同的网络结构和超参数…
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《生成对抗网络GAN的原理与应用专题》笔记
视频教程的链接：http://campus.swarma.org/gpac=8 一、什么是GAN 框架简述 GAN全称是Generative Adversarial Nets，中文叫做“生成对抗网络”。 在GAN中有2个网络，一个网络用于生成数据，叫做“生成器”。另一个网络用于判别生成数据是否接近于真实，叫做“判别器”。 下图展示了最简单的GAN的结构以及工…
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使用生成对抗网络（GAN）生成手写字
先放结果 这是通过GAN迭代训练30W次，耗时3小时生成的手写字图片效果，大部分的还是能看出来是数字的。 实现原理 简单说下原理，生成对抗网络需要训练两个任务，一个叫生成器，一个叫判别器，如字面意思，一个负责生成图片，一个负责判别图片，生成器不断生成新的图片，然后判别器去判断哪儿哪儿不行，生成器再不断去改进，不断的像真实的图片靠近。 这就如同一个造假团伙一样…
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GAN对抗神经网络（原理解析）
一、总结 一句话总结： (一)、GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是 (二)、**通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布**， (三)、如果用到图片生成上，则训练完成后，G可以从一段随机数中生成逼真的图像。 1、对抗神经网络中的生成器…
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手把手教你理解和实现生成式对抗神经网络（GAN）
一、总结 一句话总结： GAN的全称是 Generative Adversarial Networks，中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法，巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。 1、gan的目标函数？ $$min _ { G } max _ { D } V ( D , G ) = E _ { x sim p _ { tex…
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GAN（生成对抗网络）之keras实践
GAN由论文《Ian Goodfellow et al., “Generative Adversarial Networks,” arXiv (2014)》提出。 GAN与VAEs的区别 GANs require differentiation through the visible units, and thus cannot model discre…
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不到 200 行代码，教你如何用 Keras 搭建生成对抗网络（GAN）【转】
本文转载自：https://www.leiphone.com/news/201703/Y5vnDSV9uIJIQzQm.html 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出，是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一。它的核心思想是：同时训练两个相互协作、同时…
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生成式对抗网络GAN 的研究进展与展望
生成式对抗网络GAN的研究进展与展望.pdf 摘要: 生成式对抗网络GAN (Generative adversarial networks) 目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向. GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈, 由一个生成器和一个判别器构成, 通过对抗学习的方式来训练. 目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本. 在图像和视觉计算…
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深度学习之GAN对抗神经网络
1、结构图 2、知识点 生成器(G)：将噪音数据生成一个想要的数据 判别器(D)：将生成器的结果进行判别， 3、代码及案例 # coding: utf-8 # ## 对抗生成网络案例 ## # # # <img src=”jpg/3.png” alt=”FAO” width=”590″ > # – 判别器 : 火眼金睛，分辨出生成和真实的 &…
