常用于数据生成或非监督式学习应用的 生成对抗网络 (简称GAN) CNN. 因为应用种类多样，本篇会以算法类别细分，CNN主要应用可分为 图像分类 (image classification)、 目标检测 (object detection)及 语义分割 (semantic segmentation)。下图可一目了然三种不同方法的应用方式。

我们介绍了一类CNN网络，叫做深度卷积生成对抗网络（DCGAN），他有特定的结构限制，在无监督学习上有较大作用。 通过在多种数据集上训练，我们有令人信服的证据表明，深度对抗网络对学习了物体的多层表征。 此外，我们使用可学习的特征在一些新颖的任务上，展示了它们作为一般图像表征的适用性。 其实在文章的摘要上，文章的重心是在于打破监督学习和无监督学习的鸿沟。 但从后面的发展来看，本文主要贡献还是在于将CNN引入了Gan方法中。 我们知道，Gan主 …

2024年4月26日 · 深度学习领域的三大核心技术——卷积神经网络（cnn）、循环神经网络（rnn）和生成对抗网络（gan），它们共同构成了ai技术背后的“秘密武器”。通过解释这些网络的工作原理和应用场景，文章旨在帮助读者理解ai如何从模糊照片中精准识别人脸、实现类似人类 ...

2025年3月3日 · Convolutional neural networks (CNNs) and generative adversarial networks (GANs) are examples of neural networks -- a type of deep learning algorithm modeled after how the human brain works. CNNs, one of the oldest and most popular of the deep learning models, were introduced in the 1980s and are often used in visual recognition tasks.

本文深入探讨了深度学习领域中几类重要模型的变体研究与未来演进方向，涵盖 卷积神经网络 （CNN）、 循环神经网络 （RNN）及其变体（ LSTM 、 GRU ）、 Transformer （ BERT 、 GPT 、Vision Transformer）、 扩散模型 、 生成对抗网络 （GAN）以及深度强化学习模型。. 通过分析各模型的核心架构、现有变体的 ...

2025年1月21日 · 典型如 Graph Convolutional Network（GCN） 使用拉普拉斯矩阵或邻接矩阵来实现图卷积操作； Graph Attention Network（GAT） 通过自注意力机制动态加权邻居节点重要性。 可以学习单个节点向量表征（Node Embedding）或整图向量表征（Graph Embedding），应用于节点分类、链路预测、图分类等任务。 关键特性： 非欧几里得数据（图结构），对节点间拓扑关系和邻接信息进行端到端学习，适用场景丰富且在社交、推荐、化学分子等领域大放异彩。 …

2018年9月10日 · 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是近几年很热门的一种深度学习神经网络模型，是目前在复杂分布上进行无监督学习最前沿的模型之一，这个概念由Ian Goodfellow和Yoshua Bengio等人在2014年提出，GAN的核心思想源自博弈论，它通过构造生成器（Generator）和 ...

2022年10月10日 · GAN . Generative Adversarial Networks (GANs) represent a class of machine learning methods that utilize two neural networks and pitch one against the other to improve the accuracy of their predictions. This AI technique introduced such a human-specific feature as creativity to computers.

2018年4月26日 · 生成式对抗网络（GAN：Generative adversarial networks）是一类不同的网络，它们有一对“双胞胎”：两个网络协同工作。 GAN可由任意两种网络组成（但通常是FF和CNN），其中 一个用于生成内容，另一个则用于鉴别生成的内容 。

2024年7月5日 · DCGAN将GAN的生成器和辨别器替换为CNN。 模型生成器结构：噪声首先经过一个线性层，然后在review为图片，再经过转置卷积进行上采样。 辨别器结构：因为输出的是一个概率，所以最后大小为 (Batchsize,1)。 生成器产生的图片输入到辨别器然后经过步长为2的卷积进行下采样，不使用池化是因为卷积可以学习如何进行下采样。 最后review为2维，经过一个linear层后紧接一个sigmoid获得最终的概率。 且包括一些细节部分： 代码：参考 添加链接描述. …