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
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
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
为了让生成对抗网络更易于实验，谷歌开发者开源了一个轻量级的库——TFGAN，它可以让GAN的训练和评估过程更容易。
2017-12-22 14:49
的比例尽可能高。而生成对抗网络（GAN）由一个生成网络与一个判别网络组成，通过让两个神经
2018-05-17 09:59
那么你的角色是什么呢？轻微调整游戏规则（网络的超参数），成为了美术馆馆长（curator）。作为馆长你要从GAN的输出中进行挑选，因为GAN会生成很多不同结构、颜色的组合，与其训练的样本图片有各种不同的差异。所以作为馆长也不容易，有时你会觉得很多图像都很有趣，想把
2018-09-17 08:56
同时我们还将完整的GAN结构和我们网络的部分相对比：A表示只有自动编码器，没有注意力地图；A+D表示没有注意力自动编码器，也没有注意力判别器；A+AD表示没有注意力自动编码器，但是有注意力判别器；AA+AD表示既有注意力自动编码器也有注意力判别器。可以看出，AA+AD表现得比其他方法要好。
2018-08-11 09:22
而且StyleGAN一经开源，就被广大程序猿们玩坏啦，一位推特名叫roadrunner01的程序猿，就利用StyleGAN生成了从萝莉到御姐的 (各种) 变换过程。
2019-03-05 13:46
“通过使用梯度估计器，我们能够使用反向传播算法训练BinaryGAN，”Dong说，“此外，模型中采用的二值化导致了深度神经网络学习的中间表征存在着多种不同的特征。这也强调了在训练中包含二值化操作的重要性，因此这些二值化操作也能进行优化。”
2018-10-29 09:36
“在Ian Goodfellow的开创性工作和NVIDIA的大量精彩工作的基础上，已经证明可以训练神经网络来合成高质量的面部图像。”黎颢和他的团队想知道他们是否可以将这项新技术转变为一种面部渲染引擎
2018-08-08 10:39
