生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是一类神经网络,通过轮流训练判别器 (Discriminator) 和生成器 (Generator),令其相互对抗,来从复杂概率分布中采样,例如生成图片、文字、语音等。GAN 最初由 Ian Goodfellow 提出,原论文见 Generative Adversarial Networks
  1. 生成对抗网络(GANs)与深度卷积生成对抗网络(DCGANs)
  2. GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo
  3. GAN: 生成对抗网络 - tracholar's personal knowledge wiki
  4. Index
  5. Computer Vision Reading Group
  6. 用Caffe生成对抗样本
  7. Generative Adversarial Nets in TensorFlow - Agustinus...
  8. 不要怂,就是GAN (生成式对抗网络) (四):训练和测试 GAN
  9. 生成式对抗模型 - sthsf's personal knowledge wiki
  10. <模型汇总-4>开山鼻祖-深度信念网络DBN
  11. Crash Course On GANs – Scott Hawley – Development Blog
  12. CatGAN:Unsupervised and Semi-supervised Learning with...
  13. 深度对抗学习在图像分割和超分辨率中的应用
  14. Pytorch 教程系列 | 莫烦Python
  15. 136 人赞了 Paper Reading | NIPS 2017...
  16. zhihu.com/lives
  17. GAN 生成式对抗网络
  18. 最前沿:基于GAN和RL...
  19. Kevin Chan's blog - 《Deep Learning...
  20. 千奇百怪的GAN变体,都在这里了(持续更新嘤)
展开全文
Top