生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出,是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一。它的核心思想
前言 最近准备研究关于用GAN神经网络实现图片超分辨的项目,为了理解GAN神经网络的内涵和更熟悉的掌握pytorch框架的用法,写了这个小demo熟悉手感 思想 GAN的思想是是一种二人零和博弈思想,
2019-2020年,关于图神经网络的综述性论文,题目:A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and App
《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
《GAN实战生成对抗网络》代码,可搭配我的博客笔记进行学习,很适合GAN入门; Section 4的四个实例很不错,介绍了AWS/GCP等容器部署,即使不学习GAN也应该对其进行了解;
自从IanGoodfellow在14年发表了论文GenerativeAdversarialNets以来,生成式对抗网络GAN广受关注,加上学界大牛YannLecun在Quora答题时曾说,他最激动的深
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:实战生成
对抗网络火的一塌糊涂,《GAN:实战生成对抗网络》(中文版)也出来了,读读英文版,再看中文版
Simple_GAN:GAN:通过简单生成对抗网络生成高斯分布的示例
1、有限元法应该是在差分法基础上建立起来的。有限元法:对物理模型进行离散,网格划分不用规则,就是各种单元可以混合使用,所以写不出方程也可以求解。 2、差分法:划分的网格是规则的,对方程进行离散化,就是