登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
相比于其他生成模型，GAN具有更高的生成能力和更好的生成效果，因此受到了广泛的关注和研究。在未来的发展中，我们可以看到GAN的模型结构和训练方法不断改进，生成模型的质量和多样性不断提高，从而更好地服务于各个领域的应用。GAN在图像生成中的应用最为广泛。GAN在图像生成、文本生成、语音生成等领域都取得了很好的应用效果，未来的发展趋势将是在更广泛的领域中应用，例如医疗、金融、教育等领域。GAN目前主要
2020.03.23陆陆续续的在读论文了,参考了其他人分享的读书笔记，但是还是没怎么读懂，理不清思路。继续读吧《解释和利用对抗样本》基础知识abstract包括神经网络在内的几个机器学习模型，通过对数据集中的例子施加小的但故意的最坏情况的扰动，不断地对对抗示例输入进行错误分类，这样，受扰动的输入导致模型输出一个高可信度的错误答案。早期对这一现象的解释主要集中在非线性和过拟合上。相反，我们认为神经网
生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一种通过两个神经网络相互博弈的方式进行学习的生成模型。生成对抗网络能够在不使用标注数据的情况下来进行生成任务的学习。生成对抗网络由一个生成器和一个判别器组成。生成器从潜在空间随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别器的输入则为真实样本或生成器的输出，其目的是将生成器的输出从真实样本中尽可
本文非常详细的介绍什么是生成式对抗网络GAN，以及GAN内部的实现原理，包括各种GAN的训练技巧和变形等等内容。
GAN 的全称是 Generative Adversarial Network，中文是生成对抗网络。一言以蔽之，GAN 包含了两个神经网络，生成器（generator）和辨别器（discriminator），两者互相博弈不断变强，即生成器产出的东西越来越逼真，辨别器的识别能力越来越牛逼。
AE与VAE的区别AE通过Encoder产生了一个对输出和输出一一对应的embedding，因此它不具有生成能力；而VAE是通过Encoder将输入投射在一个分布中，我们可以通过控制模型的参数从而控制模型的输出，因此它具有生成能力。VAE、GAN、Diffusion model的区别Diffusion
使用此系统，用户可以生成自己想要的图像，帮助生成不同环境或不同需求的图片，同时生成大量数据，为深度学习提供数据集；计算的损失，都是生成图片的损失，因为它的目的十分的单纯，就是为了生成逼真的图片，所以只需要对生成的图片进行损失计算即可。但是对于判别网络，它的目的是在于鉴别图片的真假，它不仅要判断出造假的图片，还要判断出真实的图片。生成器与判别器计算损失，设置判别器和生成器中的参数是否需要记录梯度，这
DP-GAN剩余代码
Dual pyramid GAN for semantic image synthesis
本文介绍深度学习的SRGAN图像超分重建算法，使用Python以及Pytorch框架实现，包含完整训练、测试代码，以及训练数据集文件。博文介绍图像超分算法的原理，包括生成对抗网络和SRGAN模型原理和实现的代码，同时结合具体内容进行解释说明，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
现今，超分辨率问题的病态性质尤其表现在取较高的放大因子时，重构的超分辨率图像通常会缺失纹理细节。SRGAN，由论文《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》提出。文章使用了结合跳跃-连接（skip-connection）的深度残差网络（ResNet）。通过使用VGG网络
本项目利用 GAN 的变种 DCGAN来伪造一批名人的人脸图像。所有过程都直接用paddlepaddle来实现，详细展示GAN的网络架构与训练过程，本文代码可以完全复现
生成对抗网络
——生成对抗网络
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
杭州城市开发者社区
华为开发者联盟HarmonyOS专区
广州城市开发者社区
亚马逊云科技技术品牌专区
兴智开发者社区
AI技术专区
重庆城市开发者社区
百度飞桨AI Studio社区
