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Automatic generation of natural language from images has attracted extensive attention. In this pape
GAN对抗神经网络简介，本文主要是对GenerativeAdversarialNetworks的讲解。
基于级联生成对抗网络的人脸图像修复
Ian J. Goodfellow等人于2014年提出生成对抗网络。 原文摘要:We propose a new framework for estimating generative models
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
密歇根大学关于生成式对抗网络的28页综述。生成性对抗网络是近年来研究的热点。GANs自2014年以来得到了广泛的研究，并提出了大量的算法。然而，很少有全面的研究解释不同甘氨酸变体之间的联系，以及它们是
首先介绍激光链路通信的优势,然后介绍基于生成对抗网络(GAN)的端到端通信学习系统,提高了通信系统的实时性与全局优化性。针对传统GAN在训练与应用中模式坍塌和训练不稳定的问题,引入Wasserstei
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
DeblurGAN DeblurGAN:使用条件对抗网络进行盲运动去模糊的Pytorch实现。 我们的网络将模糊的图像作为输入,并进行相应的清晰估计,如示例所示: 我们使用的模型是条件性Wassers
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