基于双层生成对抗网络的素描人脸合成方法.pdf

为提高水下激光图像的质量,改进了生成对抗网络的生成网络,使其成为一种包含跳跃结构和空洞卷积的深度卷积神经网络。利用该网络从自建数据集中学习待修复图像到目标图像的端到端映射参数,再对带有强后向散射光的水

对抗生成网络生成卡通人脸demo包括源代码和相关数据下载文件

Tensorflow中的贝叶斯生成对抗网络

有监督的深度学习就是输入的数据有语义标签，输出的结果由人类标识对错。但很多科学家认为无监督学习才是未来的发展方向，让机器自己从原始数据中发现规律。对抗生成网络就是其中的一种方法。 Christian

Generate an English e-book against the network (GAN)

Chainer实现基于样式的生成对抗网络生成器体系结构

LS-GAN，GAN的最新研究进展，正则化的GAN，GLS_GAN统一了WGAN，非常值得推荐

针对数据集样本数量较少会影响深度学习检测效果的问题,提出了一种基于改进生成对抗网络和MobileNetV3的带钢缺陷分类方法。首先,引入生成对抗网络并对生成器和判别器进行改进,解决了类别错乱问题并实现

Matlab的简单GAN基础:基于matlab的简单的生成对抗网络

压缩包内包含16篇生成对望网络GAN方面的英文论文(全是英文,不包含中文论文)。包含GAN, conditional GAN, DCGAN, WAGAN, SAGAN, 训练GAN的技巧等等,看完会对