Gan 生成對抗網絡
生成對抗網絡 Generative Adversarial Net 分爲兩個網絡 1.生成（噪音數據->圖像）。2.判別（圖像->真假概率）。 兩個網絡的訓練過程爲交替訓練。 1.初始化生成網絡參數，輸入爲一組噪音，輸出爲一個僞造圖像。 2.僞造圖像（label爲0)和真實圖像（label爲1)作爲判別網絡的輸入數據來訓練。【完成判別網絡訓練】 3.（接步驟1)將僞造圖像（添加label爲1）作爲
相關文章
- 1. 生成對抗網絡(GAN)
- 2. GAN生成對抗網絡
- 3. 生成對抗網絡（GAN）
- 4. GAN—生成對抗網絡
- 5. GAN -- 生成對抗網絡
- 6. GAN--對抗生成網絡
- 7. 生成對抗網絡-GAN
- 8. 生成式對抗網絡（GAN）
- 9. GAN 生成對抗網絡（一）
- 10. 生成對抗網絡--Generative Adversarial Networks (GAN)
- 更多相關文章...
- • Eclipse 生成jar包 - Eclipse 教程
- • TCP/IP網絡訪問層的構成 - TCP/IP教程
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 生成對抗網絡(GAN)
- 2. GAN生成對抗網絡
- 3. 生成對抗網絡（GAN）
- 4. GAN—生成對抗網絡
- 5. GAN -- 生成對抗網絡
- 6. GAN--對抗生成網絡
- 7. 生成對抗網絡-GAN
- 8. 生成式對抗網絡（GAN）
- 9. GAN 生成對抗網絡（一）
- 10. 生成對抗網絡--Generative Adversarial Networks (GAN)