分享课程——GAN生成对抗网络入门与实战,本课程深入讲解近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法——生成对抗网络(GAN)的原理与应用实例。 课程深入浅出,从深度学习(tensorflow)基础讲起,
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 implementation of [Deep Convolutional Generative Adversarial Networks](http://arxiv.org/a
《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
生成对抗网络实战配套的源代码
前阵子学习GAN的过程发现现在的GAN综述文章大都是2016年lanGoodfellow或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了。
简言之,我们注意到 SGAN 在假样本被判定为真实的概率上升的同时,真样本被判定为真 实的概率并不会下降。事实上,正如广义 GAN 定义的第 3 点所提到的,所有非相对生成 对抗网络的
使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码博客文章中包含了每行代码的详解自行查看即可
什么是对抗样本?对抗样本原理及分析什么是对抗样本?
这里提供了生成对抗领域常用模型的代码实现,包括条件生成对抗网络、CycleGAN和DCGAN。所有模型均采用pytorch进行实现,可以帮助您理解和应用这些模型。
