生成對抗網路(GAN)的一些知識整理(課件)
無監督學習是機器學習的未來，而現在GAN的出現，則為無監督學習帶來了光明。
鑑於GAN的火熱，最近將從一些大牛分享資料中擷取和整理的資料附圖如下：
最近測試了一下tensorflow環境下gan的例子。同時
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洞見 | 生成對抗網路GAN最近在NLP領域有哪些應用
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
生成對抗網路GAN資料打包分享
全文摘要 生成式對抗網路，即所謂的GAN是近些年來最火的無監督學習方法之一，模型由Goodfellow等人在2014年首次提出，將博弈論中非零和博弈思想與生成模型結合在一起，巧妙避開了傳統生成模型中概率密度估計困難等問題，是生成模型達到良好的效果。本文總結收集了
生成對抗網路GAN系列（六）--- CycleGAN---文末附程式碼
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生成對抗網路(GAN)的變體pix2pix思想
1.概述 pix2pix 是對抗生成網路的一種變體，它的結構類似於CGAN，但又有別於CGAN。先來說一下它能做哪些事情，顧名思義就是將一張圖片轉成另一張圖片（千萬不要理解成畫素變畫素啊），或者說將一個場景轉換成另一場景。pix2pix 能做的事情有很多，比如說
簡單理解與實驗生成對抗網路GAN
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生成對抗網路GAN（一） 簡介和變種
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洞見 | 生成對抗網路GAN最近在NLP領域有哪些應用？
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今天，紅色石頭帶大家一起來了解一下如今非常火熱的深度學習模型：生成對抗網路（Generate Adversarial Network，GAN）。GAN 非常有趣，我就以最直白的語言來講解它，最後實現一個簡單的 GAN 程式來幫助大家加深理解。 1. 什
生成對抗網路(GAN)簡單梳理
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[TensorFlow]生成對抗網路(GAN)介紹與實踐
主旨本文簡要介紹了生成對抗網路(GAN)的原理，接下來通過tensorflow開發程式實現生成對抗網路(GAN)，並且通過實現的GAN完成對等差數列的生成和識別。通過對設計思路和實現方案的介紹，本文可以輔助讀者理解GAN的工作原理，並掌握實現方法。有了這樣的基礎，在面對工作中實際問題時可以將GAN納入考慮，選
生成對抗網路GAN的前世今生
綜合論文摘要以及網上文章整理。 2014年，蒙特利爾大學的Ian Goodfellow和他的同事創造了生成式對抗網路(GAN) 論文：Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adve
生成對抗網路GAN---生成mnist手寫數字影象示例（附程式碼）
Ian J. Goodfellow等人於2014年在論文Generative Adversarial Nets中提出了一個通過對抗過程估計生成模型的新框架。框架中同時訓練兩個模型：一個生成模型（generative model）G，用來捕獲資料分佈；一個判別模型(discri
生成對抗網路——GAN（一）
Generative adversarial network 據有關媒體統計：CVPR2018的論文裡，有三分之一的論文與GAN有關 由此可見，GAN在視覺領域的未來多年內，將是一片沃土(CVer們是時候入門GAN了)。而發現這片礦源的就是GAN之父，Goodf
七個不容易被發現的生成對抗網路（GAN）用例
像許多追隨AI發展的人一樣，我無法忽略生成建模的最新進展，尤其是影象生成中生成對抗網路（GAN）的巨大成功。看看下面這些樣本：它們與真實照片幾乎沒有區別！ 從2014年到2018年，面部生成的進展也非常顯著。 這些結果讓我感到興奮，但我內心總是懷疑它們是否真
生成對抗網路（GAN）應用於影象分類
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生成對抗網路學習（GAN）學習筆記
文章目錄 2018-11-16 GAN的原理 2018-11-15 Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation 2018-11-13 Image-to-
在瀏覽器中進行深度學習：TensorFlow.js (八）生成對抗網路 （GAN
Generative Adversarial Network 是深度學習中非常有趣的一種方法。GAN最早源自Ian Goodfellow的這篇論文。LeCun對GAN給出了極高的評價： “There are many interesting recent development in deep learni