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)
WGAN-GP是一种改进的生成对抗网络方法,通过在损失函数中引入梯度惩罚项,有效解决了原始WGAN中的训练不稳定和模式崩溃的问题。本文详细介绍了WGAN-GP的原理和算法,并通过对比实验验证了其在生成
图像风格迁移matlab实现含代码、测试图、实验报告
基于条件深度卷积生成对抗网络的图像识别方法.生成对抗网络 (Generative adversarial networks, GAN) 是目前热门的生成式模型. 深度卷积生成对抗网络 (Deep co
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
