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RSS订阅原创 GAN-李宏毅课程总结-第一章GAN概述
生成器的基本原理依然是一个神经网络（NN），其具象可以表达为（例子中，应该是带角度的图像数字，但我做流程图时，倾斜不好做，所以用的是正立与倒立作为例子）例子中的图像图像是较好定义的，仅需二维即可表达出图像的信息，但更复杂的图像，仅靠人为手动定义是不实际的。且有一个难题，则是怎么确保同一种类型/相似的图像，具有相近且唯一的向量来进行表达。
2025-04-10 11:22:16
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原创 《重生之GAN养成记》--第一章 初学GAN（概述）
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN），个人理解为一种深度学习架构，由两个部分（模型）组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。这两个模型在训练过程中相互竞争，生成器试图生成越来越逼真的数据，而判别器则区分真实数据和生成器生成的假数据。在对抗训练中，生成器以及判别器不断调整，最终生成器生成以假乱真的数据时，就得到了最终的网络模型。
2024-12-10 18:00:55
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空空如也
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