【GANs学习笔记】目录
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目 录
第一章 初步了解GANs 3
1. 生成模型与判别模型. 3
2. 对抗网络思想. 3
3. 详细实现过程. 3
3.1 前向传播阶段. 4
3.2 反向传播阶段. 4
4. GANs大家族分类. 6
第二章 GANs的理论与提升. 7
1. GANs相关理论. 7
Part1 GANs基于Divergence的改进. 12
1. GANs并不完美. 12
2. fGAN――深度理解GAN理论. 15
3. JS divergence不是最佳的divergence 19
4. LSGAN 20
5. WGAN 21
6. WGAN-GP 24
7. SNGAN 26
Part2 GANs基于Network的改进. 30
1. DCGAN 30
2. ImprovedDCGAN 32
3. SAGAN 34
4. BigGAN 36
Part3 GANs的其他改进. 41
1. RGAN 41
2. EBGAN 43
3.* BEGAN 44
第三章 GANs的应用. 45
Part1 GANs在图像生成上的应用. 45
1. CGAN 45
2. TripleGAN 49
3. StackGAN 50
4. LapGAN 53
5. PGGAN（也称ProGAN）. 55
6.* SRGAN 57
Part2 GANs在风格迁移上的应用. 58
1. CycleGAN 58
2. StarGAN 61
3. 如何解决BIG TRANSFORMATION 64
Part3 GANs在特征提取上的应用. 68
1. InfoGAN 68
2. VAEGAN 71
3. BiGAN 73
第四章 附录. 75
1.致谢及引用. 75
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