生成式对抗网络GAN

最新推荐文章于 2025-12-15 11:45:10 发布
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#深度学习 #人工智能

博客主要围绕GAN网络展开，包含从零入门的详细讲解，涉及GAN学习以及其发展历程等内容，属于深度学习和人工智能领域。
GAN详解
kuxingseng123的博客
11-26 3918
慢慢的将各种模型啥的都给其研究透彻，全部将其搞定都行啦的理由与打算。各种模型都给其研究一波。
历史最全GAN网络及其各种变体整理（附论文及代码实现）
机器学习专栏
07-02 9793
原创： lqfarmer 深度学习与NLP 2018-02-26 文章主要整理了GAN网络及其各种变体模型，并给出了模型的论文出处及代码实现，结合最原始的论文和代码实现，可以加深对模型原理的理解。 目录 GAN Auxiliary Classifier GAN Bidirectional GAN B...
一个简单的GAN网络实例
04-04
一个简单的GAN网络实例，可直接运行，非常适合初学者入门！
深入探究生成对抗网络（GAN）：原理与代码分析
weixin_43749805的博客
06-14 1915
生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一种强大的深度学习模型，由生成器和判别器两个神经网络组成。GAN的目标是让生成器网络生成逼真的样本，以尽可能欺骗判别器网络，同时判别器网络要尽可能准确地区分真实样本和生成样本。
浅谈GAN生成对抗网络
科大一小僧
06-01 1万+
浅谈GAN——生成对抗网络 重要引用：深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向 | 硬创公开课；生成对抗网络(GAN)相比传统训练方法有什么优势?；通过拳击学习生成对抗网络（GAN）的基本原理 最近总是听老板提起对抗学习，好奇之心，在网上搜集了一些相关资料，整理如下，大部分摘自重要引用的内容。 近年来，基于数据而习得“特征”的深度学习技术受到狂热追捧，而其中GAN模型训练方法更加具有激进意
GAN（生成对抗网络）的系统全面介绍（醍醐灌顶）
热门推荐
m0_61878383的博客
01-18 20万+
本文是关于GAN学习的较为系统全面的介绍，主要针对初学者，希望能够对大家带来帮助。
机器学习：Gan（生成对抗网络）
ZwaterZ的博客
05-18 4万+
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生成式对抗网络GAN的研究进展与展望_王坤峰.pdf
11-24
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种深度学习模型，它基于博弈论中的二人零和游戏概念，由两个神经网络组件——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器的目标是创建与...
《生成式对抗网络GAN时空数据应用》
08-23
"生成式对抗网络GAN时空数据应用" 生成式对抗网络（GAN）作为一种深度学习技术，在计算机视觉领域取得了巨大的成功。最近，基于GAN的技术在基于时空的应用如轨迹预测、事件生成和时间序列数据估算中显示出了良好的...
生成式对抗网络GAN综述
11-05
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是深度学习领域的一个重要分支，由Ian Goodfellow在2014年提出。GANs的核心思想是通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）...
精选资源
最新《生成式对抗网络GAN逆转》综述论文
01-20
生成式对抗网络（GAN）逆转技术旨在将给定的图像逆映射到一个预先训练好的GAN模型的潜在空间中，其目的在于使生成器能够通过逆向编码忠实重建图像。这项技术作为连接真实与假想图像领域的新兴技术，对于实现诸如...
最新《生成式对抗网络GAN进展》综述论文
12-26
生成式对抗网络（GAN）近年来一直是深度学习研究的热点话题。自从Ian Goodfellow在2014年首次提出这一概念以来，GAN在计算机视觉领域取得了显著进展。生成式对抗网络由两个神经网络构成：生成器（Generator）和判别...
简单理解与实验生成对抗网络GAN
我爱智能
05-26 14万+
之前GAN网络是近两年深度学习领域的新秀，火的不行，本文旨在浅显理解传统GAN，分享学习心得。现有GAN网络大多数代码实现使用python、torch等语言，这里，后面用matlab搭建一个简单的GAN网络，便于理解GAN原理。GAN的鼻祖之作是2014年NIPS一篇文章：Generative Adversarial Net,可以细细品味。 分享一个目前各类GAN的一个论文整理集合 再分享一个目前各
GAN网络详解（从零入门）
博客
07-26 8万+
从一个小白的方式理解GAN网络（生成对抗网络），可以认为是一个造假机器，造出来的东西跟真的一样，下面开始讲如何造假：（主要讲解GAN代码，代码很简单） 我们首先以造小狗的假图片为例。 首先需要一个生成小狗图片的模型，我们称之为generator，还有一个判断小狗图片是否是真假的判别模型discrimator， 首先输入一个1000维的噪声，然后送入生成器，生成器的具体结构如下所示（不看也...
基于知识图谱+深度学习的大数据NLP医疗知识问答可视化系统（全网最详细讲解及源码/建议收藏）
最新发布
未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触
12-15 663
本文详细介绍了一个基于知识图谱与深度学习的医疗问答系统。系统采用Neo4j存储医疗知识图谱，使用Aho-Corasick算法进行高效多模式匹配，并整合了BERT+LSTM+CRF深度学习模型。实现流程包括数据爬取、清洗、实体识别、知识图谱建模等步骤，最终构建了一个具有可视化界面的Flask应用。系统支持自然语言问答，能自动存储交互记录到SQL数据库。文章还详细说明了所需的软件环境配置（JDK1.8、Neo4j4.4.5等）和项目目录结构，为开发者提供了完整的实现方案和技术细节。
深度学习中 z-score 标准化理解
musk1212的博客
12-11 1121
摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。
RNN（循环神经网络）原理
weixin_45776000的博客
12-12 488
RNN的突破：引入"记忆"概念，让网络可以记住之前的信息来处理当前输入。无法建模时间依赖：比如语言中"我今天吃了__"的预测需要前面信息。无记忆性：每个输入独立处理，忽略序列中元素的时间/顺序关系。关键：所有时间步共享相同的权重参数 W, U, V。主要问题：梯度消失/爆炸，通过LSTM/GRU缓解。W: 隐藏状态权重 (h_t-1 → h_t)应用场景：NLP、时间序列、语音识别等序列任务。输入：序列 → 编码 → 解码 → 输出序列。U: 输入权重 (x_t → h_t)
基于深度学习的网络流量异常检测系统
XiaoMu_001的博客
12-11 981
本项目旨在构建一个基于深度学习的高效网络流量异常检测系统。系统采用 **B/S 架构**，前后端分离设计。后端基于 **Django** 框架，前端采用 **Vue 3** + **Element Plus**。核心检测引擎利用 **PyTorch** 构建深度学习模型（MLP 和 1D-CNN），能够对网络流量数据进行实时或离线分析，精准识别良性流量及多种类型的网络攻击（如 DoS, PortScan, Web Attack 等）
生成式对抗网络GAN：研究进展与未来趋势
"生成式对抗网络GAN的研究进展与展望" 生成式对抗网络（GAN）是一种在人工智能领域备受关注的深度学习技术，由一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）组成，其核心理念源于博弈论中的两人零和游戏。...
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