Generative Adversarial Nets (GAN)解讀
會議：NIPS 2014 Introduction GAN，生成對抗式網絡是是Ian Goodfellow經典的大作，引起了很大的轟動，後面的各種GAN也層出不窮。追根溯源，爲了瞭解GAN，需要從這篇開山之作說起。那GAN到底是什麼？簡單來說，GAN由兩個模型組成，一個是生成模型G，一個是判別模型D，G負責從給定訓練數據中學習數據的概率分佈而D負責判別G生成出來的數據是不是符合真實數據的樣本概率分
相關文章
- 1. Generative Adversarial Nets(GAN Tensorflow)
- 2. [GAN_papers]GAN+Generative Adversarial Nets
- 3. GAN就對了：Generative Adversarial Nets
- 4. GAN（Generative Adversarial Nets）的發展
- 5. C-GAN(2014):Conditional Generative Adversarial Nets
- 6. Generative Adversarial Nets (GAN) 閱讀筆記
- 7. cGAN:Conditional Generative Adversarial Nets
- 8. Conditional Generative Adversarial Nets
- 9. Generative Adversarial Nets[BEGAN]
- 10. Generative Adversarial Nets[pix2pix]
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • SQLite Explain（解釋） - SQLite教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • Scala 中文亂碼解決
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Generative Adversarial Nets(GAN Tensorflow)
- 2. [GAN_papers]GAN+Generative Adversarial Nets
- 3. GAN就對了：Generative Adversarial Nets
- 4. GAN（Generative Adversarial Nets）的發展
- 5. C-GAN(2014):Conditional Generative Adversarial Nets
- 6. Generative Adversarial Nets (GAN) 閱讀筆記
- 7. cGAN:Conditional Generative Adversarial Nets
- 8. Conditional Generative Adversarial Nets
- 9. Generative Adversarial Nets[BEGAN]
- 10. Generative Adversarial Nets[pix2pix]