这次我们在上次的例子中在提升一下，这次我们选用条件生成对抗模型(Conditional Generative Adversarial Networks)来生成数字图片。
2020-12-10 18:36
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种由蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人在2014年提出的深度学习算法。GANs通过构建两个
2024-07-09 11:34
根据一些指标显示，关于生成对抗网络（GAN）的研究在过去两年间取得了本质的进步。
2019-04-29 11:01
原文链接 1 原理 对于生成对抗网络GAN，一个简单的理解是可以将其看做博弈的过程，我们可以将生成模型和判别模型看作博弈
2023-01-12 09:45
生成对抗网络由一个生成网络（Generator）与一个判别网络（Discriminator）组成。
2018-06-11 16:04
生成对抗网络在过去一年仍是研究重点，我们不仅看到可以生成高分辨率（1024×1024）图像的模型，还可以看到那些以假乱真的生成
2023-03-17 11:18
为了进一步提升深度图像压缩的质量，开发超越PSNR和MS-SSIM的新指标非常重要。其中重点关注的是对抗损失，最近的成果表明它能捕捉到全局的语义信息和局部纹理，产生强大的生成器，从而通过语义标签映射生成在视觉上吸引人
2018-04-17 16:28
，因为它们往往会偏向保证多数类的准确率。为此，本文提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的异常检测方法。这个方法中的生成器结构是“编码器–解码器–编码器”的三子网，并且训练该生成
2022-04-06 16:06
生成对抗网络之父、前谷歌大脑著名科学家 Ian Goodfellow 正式宣布加盟苹果，他将在苹果公司领导一个「机器学习特殊项目组」。
2019-04-08 11:10
GANs真正的能力来源于它们遵循的对抗训练模式。生成器的权重是基于判别器的损失所学习到的。因此，生成器被它生成的图像所推动着进行训练，很难知道
2024-03-29 14:42
