手把手写深度学习(0)：专栏文章导航 前言： 2017年GANs正如火如荼地发展，有CGANs、DCGANs等前辈珠玉在前，Pix2Pix GANs横空出世，在多种多模态任务上有着亮眼的表现，并且首次把U-net结构带到了深层次生成模型当中，非常有意义。本文用Pix2Pix GANs实现sketch-image这一跨模态任务。 文章目录 encoder-decoder：多模态基础 PatchGAN：马尔可夫条件鉴别器 整体网络结构和目标函数 详解U-net结构 快速开始-在线体验 参考 encoder-decoder：多模态基础 现在很多多模态的任务，都是基于encoder-decoder的结构，或者attention机制。作为多模态生成任务的鼻祖，pix2pix gan的生成器使用了encoder-decoder的机制，并在此基础上，使用跳接层ÿ
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本文介绍Pix2Pix GANs在sketch-to-image跨模态任务中的应用，讲解了encoder-decoder结构、PatchGAN鉴别器的工作原理，以及U-net在网络中的作用。通过结合L1 loss和GAN损失，该模型能生成清晰的图像，避免模糊。同时，文章提供了在线体验链接，便于读者实践。
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