该教程详细讲解了Generative Adversarial Networks（GAN）的基本原理，从基础GAN到DCGAN、CGAN、Pix2pixGAN、SGAN、CycleGAN以及Wasserstein GAN等，涵盖了一系列GAN变种。通过实例演示代码编写，帮助读者深入理解GAN的工作机制，并探讨了GAN的评价方法。适合深度学习和图像生成领域的研究者及开发者学习。
讲解 GAN 的基本原原理和常见的各种 GAN ,结合论文讲原理,详细演演示代码编写过程。
大纲如下：
章节1 GAN课程简介
章节2 GAN的基本原理和公式详解
章节3 基础GAN
章节4 DCGAN
章节5 动漫人物头像生成实例
章节6 CGAN （Conditional GAN）
章节7 Pix2pixGAN
章节8 SGAN（Semi-Supervised GAN）
章节9 CycleGAN
章节10 WGAN(Wasserstein GAN)
章节11 GAN的评价方法
链接：https://pan.baidu.com/s/1KOZD9FLf4n8tSNj3W56y2A?pwd=3kal
提取码：3kal
您可能感兴趣的与本文相关的镜像
PyTorch 2.6
PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理
475
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
扫一扫
