Generative Adversarial Networks(GAN)对抗网络学习资源汇总

最新推荐文章于 2025-03-22 15:10:46 发布
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分类专栏： 机器学习算法原理讲解与代码实现 深度强化学习基本原理与算法开发实战 歌声合成从入门到实战（含实例）
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这篇博客整理了关于Generative Adversarial Networks（GAN）的各种核心论文和代码实现，包括VanillaGAN、Conditional GAN、Deep Convolutional GAN等，覆盖了从基础理论到应用实践的多个方面，如图像合成、图像翻译和超像素等领域的研究进展。

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【生成对抗网络GAN】最全的关于生成对抗网络Generative Adversarial Networks，GAN的介绍！！
985小水博的摸鱼日常
09-17 2180
【生成对抗网络GAN】学习笔记！
Generative Adversarial Nets.pdf
04-03
We propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D that estimates the probability that a sample came from the training data rather than G. The training procedure for G is to maximize the probability of D making a mistake. This framework corresponds to a minimax two-player game. In the space of arbitrary functions G and D, a unique solution exists, with G recovering the training data distribution and D equal to 1 2 everywhere. In the case where G and D are defined by multilayer perceptrons, the entire system can be trained with backpropagation. There is no need for any Markov chains or unrolled approximate inference networks during either training or generation of samples. Experiments demonstrate the potential of the framework through qualitative and quantitative evaluation of the generated samples
StarGAN Unified Generative Adversarial Networks.pdf
09-02
这是关于StarGAN Unified Generative Adversarial Networks的论文
GAN（生成对抗网络）深度解析：一篇文章让你彻底搞懂神经网络算法！
最新发布
m0_63171455的博客
03-22 1807
本文将从三个方面，带您一文搞懂GAN的本质GAN架构一、生成器（Generator）功能：负责生成新的数据样本。结构：通常是一个深度神经网络，输入为低维向量（如随机噪声），输出为高维向量（如图片、文本或语音）。训练目标：生成尽可能真实的数据，以欺骗判别器。二、判别器（Discriminator）功能：负责区分输入的数据是真实数据还是由生成器生成的假数据。结构：同样是一个深度神经网络，输入为高维向量（如图片、文本或语音），输出为一个标量，表示输入数据的真实性概率。
Learning generative adversarial networks (GANs)
jaz的专栏
09-11 349
Background For the last paper, I have only few datasets, one AP in CUICAR suggested me to use GAN to generate more images to improve the accuracy of model. Now, I have time to read some articles abo...
relgan_relational_generative_adversarial_networks_for_text_generation.pdf
04-13
RELGAN: RELATIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS FOR TEXT GENERATION relGan-textGan的论文，会议论文，仅供学习使用。
生成对抗网络GAN（ Generative Adversarial Networks）63PPT，GAN原理，介绍，变体详细
11-22
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出，旨在解决生成式建模问题，即创建新的、看似真实的样本，如图像、音频或文本。GANs的核心在于它...
【机器学习】生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)详解
鑫宝的博客
09-06 2591
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)是一种全新的生成模型架构,由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GANs通过对抗训练的方式,能够从噪声分布中生成逼真的数据样本,在图像生成、语音合成、数据增广等领域展现出巨大的潜力。本文将详细介绍GANs的基本原理、训练过程、发展历程以及在实际任务中的应用。
【机器学习】生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks | GAN)
linjiuxiansheng的博客
06-11 962
生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks，简称GAN) 是一种强大的深度学习模型，用于生成具有逼真感的图像、音频和文本等内容。GAN 的核心理念是通过训练两个神经网络，生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator)，它们相互对抗、相互学习，以提高生成器生成数据的质量。本文将介绍GAN的基本原理、工作流程以及应用场景，旨在为新手小白提供一个简单易懂的入门指南。
深度学习 ❉ 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）
weixin_43156294的博客
05-28 1783
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。它由两个主要部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。GANs通过这两个组件的对抗过程来生成新的、与真实数据相似的数据样本。
Generative Adversarial Networks
03-25
Generative Adversarial Networks，GAN，一种深度学习算法的论文
Python-StackedGenerativeAdversarialNetworks
08-12
Stacked Generative Adversarial Networks
Learning Generative Adversarial Networks epub
11-29
Learning Generative Adversarial Networks 英文epub 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除
Spring Cookbook epub
10-01
Spring Cookbook 英文epub 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除
GAN最新学习文档
09-06
关于生成对抗网络的最近文档，原版文档，不是扫描出来的。Generative Deep Learning Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play
【深度学习】GAN： Generative Adversarial Nets
q742971636的博客
04-01 2561
GAN Zoo： https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo 算法 论文 代码 GAN 论文地址 代码地址 DCGAN 论文地址 代码地址 CGAN 论文地址 代码地址 CycleGAN 论文地址 代码地址 CoGAN 论文地址 代码地址 ProGAN 论文地址 代码地址 WGAN 论文地址 代码地址 SAGAN 论文地址 代码地址 BigGAN 论文地址 代码地址 ......
【Learning Notes】生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）
丁丁的博客
03-14 9184
简单介绍各种生成式对抗网络（GAN）
Generative Adversarial Networks[论文合集]
gdtop的个人笔记
04-07 7768
https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/gan.html Jump to... 1.Image-to-Image Translation 1.Pix2Pix 2.Projects 3.Blogs 4.Talks / Videos 5.Resou...
深度学习：详解Generative Adversarial Networks（GAN）
"这篇文章是关于生成对抗网络(GANs)的中文概述，主要涵盖了GAN的基本概念、发展历程、变种、挑战以及评估方法。" 生成对抗网络（GANs）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的深度学习框架，其核心思想是通过两个...
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