生成对抗神经网络基本思想

生成对抗神经网络（GAN）中有两个模型，一个是生成器（Generator），另一个是判别器（Discriminator）。生成器希望生成一个近似真实的图片（也可以不是图片，根据不同的神经网络结构，生成对抗神经网络可以被用来生成多种不同的数据类型），而判别器是一个分类模型，用来判断一个图片是不是真实（真实的图片是指从数据集里获取的图片），如果是真实的图片，返回1，不是则返回0。这两个模型对抗训练，逐渐优化两个模型参数，会使得最终的GAN能力越来越强，最终达到稳态。

生成对抗神经网络基本思想相关推荐

赠书 | 读懂生成对抗神经网络 GAN，看这文就够了
生成对抗神经网络(Generative Adversarial Nets,GAN)是一种深度学习的框架,它是通过一个相互对抗的过程来完成模型训练的.典型的GAN包含两个部分,一个是生成模型(Gener ...
清华大学提出基于生成对抗神经网络的自然图像多风格卡通化方法并开源代码...
近日,清华大学刘永进教授课题组在 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 上发表论文,提出基于生成对抗神经网络的自然图像多风格 ...
清华大学提出基于生成对抗神经网络的自然图像多风格卡通化方法并开源代码
近日,清华大学刘永进教授课题组在 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 上发表论文,提出基于生成对抗神经网络的自然图像多风格 ...
条件生成对抗神经网络,生成对抗网络gan原理
关于GAN生成式对抗网络中判别器的输出的问题 . ...摘要生成式对抗网络GAN(Generativeadversarialnetworks)目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思 ...
【Keras+计算机视觉+Tensorflow】生成对抗神经网络中DCGAN、CycleGAN网络的讲解（图文解释超详细）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~ 一.生成对抗网络简介生成对抗网络(GANs,Generative Adversarial Nets),由Ian Goodfellow在2014年提出的,是当今计算机 ...
(深度卷积生成对抗神经网络)DCGANs论文阅读与实现pytorch
文章目录 INTRODUCTION Approach and Model Architecture 具体的修改细节 pytorch实现可以选定特定的数字的DCGANs INTRODUCTION GA ...
TensorFlow 2.0深度学习算法实战---第13章生成对抗网络
我不能创造的事物,我就还没有完全理解它.−理查德·費曼在生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称 GAN)发明之前,变分自编码器被认为是理论完备,实现简单,使 ...
生成对抗网络(GAN)——MNIST手写数字生成
前言正文一.什么是GAN 二.GAN的应用三.GAN的网络模型对抗生成手写数字一.引入必要的库一.引入必要的库二.进行准备工作三.定义生成器和判别器模型四.设置损失函数和优化器,以及 ...
【论文笔记】—生成对抗网络—GAN—2014-NIPS
论文介绍生成对抗神经网络GAN开山之作论文. 论文作者为"生成对抗网络之父"Ian Goodfellow和图灵奖得主Youshua Bengio. GAN近年来成为人工智能和深度 ...
机器学习：BP神经网络，CNN卷积神经网络，GAN生成对抗网络
1,基础知识 1.1,概述机器学习:概念_燕双嘤-CSDN博客1,机器学习概述1.1,机器学习概念机器学习即Machine Learning,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门 ...

生成对抗神经网络基本思想

生成对抗神经网络基本思想相关推荐

最新文章

热门文章