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
《GAN:实战生成对抗网络》介绍深度学习领域一个十分活跃的分支——生成对抗网络(GAN)。《GAN:实战生成对抗网络》中覆盖了深度学习的基础、对抗网络背后的原理以及构建方式等内容。同时《GAN:实战生
DCGAN DCGAN是深度卷积生成对抗网络。 DCGAN由彼此相对的两个神经网络组成。 生成器神经网络学习创建看起来真实的图像,而鉴别器学习识别伪造的图像。 随着时间的流逝,图像开始越来越像训练输入
生成对抗网络项目实践 随书源码3D-GAN, cGAN, DCGAN, SRGAN, StackGAN,CycleGAN等等。
代码使用两个对抗网络生成一个数据的分布,是一个非常好的生成对抗网络模型,Python直接运行,使用的pytorch作为深度学习引擎。对于入门深度学习的人很容易懂和了解生成对抗网络。本人控制不了下载所需
keras-adversarial, Keras生成对抗性网络 Keras对抗性模型将多个模型合并为单个模型。 GANs轻松 !AdversarialModel 模拟多玩家游戏。对 model.fit
介绍了基本的GAN网络原理并且附有代码,主要以图像为主,介绍了一个扩展的GAN网络,比如DCGAN、SSGAN、StackGAN等等一些很有实用性的模型
本资源是Goodfellow发表的论文Generative Adversarial Nets的完整翻译版本,可供直接下载打印研究学习
