生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中,并不要求 G 和 D 都是神经网络,只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法,否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想。

生成对抗网络——GAN(一)

转自:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81292192 Generative adversarial network 据有关媒体统计:CVPR2018的论文里,有三分之一的论文与GAN有关... »

PyTorch实现简单的生成对抗网络GAN

生成对抗网络是一个关于数据的生成模型:即给定训练数据,GANs能够估计数据的概率分布,基于这个概率分布产生数据样本(这些样本可能并没有出现在训练集中)。 GAN中,两个神经网络互相竞争。给定训练集X, »

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GAN对抗神经网络(原理解析)

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 »

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GAN-生成式对抗网络(keras实现)

生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是最近超级火的一个无监督学习方法,它主要由两部分组成,一部分是生成模型G(generat »

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