2020年3月29日 · 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。 模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。 原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是 神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。 但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。 一个优秀的GAN应用需要有良好的训 …

2025年2月7日 · In this study, we introduce a novel approach designed to enhance adversarial text generation by striking a balance between the quality and diversity of generated text, leveraging the capabilities of the GPT language model and other LLMs. To achieve this, we propose an enhanced generator that is guided by the GPT model.

生成对抗网络 （英語： Generative Adversarial Network，简称 GAN）是 非监督式学习 的一种方法，通過两个 神经網路 相互 博弈 的方式进行学习。 该方法由 伊恩·古德费洛 等人于2014年提出。 [1] 生成對抗網絡由一個生成網絡與一個判別網絡組成。 生成網絡從潛在空間（latent space）中隨機取樣作為輸入，其輸出結果需要盡量模仿訓練集中的真實樣本。 判別網絡的輸入則為真實樣本或生成網絡的輸出，其目的是將生成網絡的輸出從真實樣本中盡可能分辨出來。 而生成網絡 …

Gan to là tình trạng tăng kích thước của lá gan bên trong ổ bụng, tuy nhiên gan to thường không chỉ là một dấu hiệu đơn độc trên một bệnh nhân. Những người có lá gan tăng kích thước bất thường có thể phải đối diện với những triệu chứng khác nhau liên quan đến ...

To sum up: Generative adversarial networks are neural networks that learn to choose samples from a special distribution (the "generative" part of the name), and they do this by setting up a competition (hence "adversarial"). What's happening in the visualization? GANs are complicated beasts, and the visualization has a lot going on.

对比原始的GAN，有四个改动： 判别器最后一层去掉sigmoid（因为原始GAN做的是分类，但是WGAN做的是回归） 生成器和判别器的loss变了一下; 每次更新判别器时把参数截断到一定范围内; 不用基于动量的优化算法（Adam等）（挺离谱的，作者之后在WGAN-GP又用了adam）

GAN可以用任何形式的generator和discriminator，不一定非得使用神经网络。 而神经网络被广泛使用的主要原因是它一种通用函数逼近算法 (universal function approximator)，即我们能够使用大量节点的神经网络来模拟任何非线性的Input与Output之间的函数，相对其他方法具有更高的自由度，不会因为算法本身的能力而受限。 对于generator或discriminator没有任何形式的限制，两者的形式也不必要相同。 这里我们先把generator和discriminator看做两个黑盒，里面包着全能的神 …

2017年7月29日 · Mục tiêu học tập 1.Thực hành được 4 kỹ năng thăm khám gan: nhìn, sờ gõ nghe 2.Nêu được thăm dò cần làm đối với bệnh nhân gan to 3.Chẩn đoán phân biệt được gan to 4.Chẩn đoán được một số nguyên nhân gan to

2019年4月18日 · This paper explains the math behind a generative adversarial network (GAN) model and why it is hard to be trained. Wasserstein GAN is intended to improve GANs' training by adopting a smooth metric for measuring the distance between two probability distributions. Bibliographic Explorer (What is the Explorer?)

2017年8月20日 · Generative adversarial network (GAN) has shown great results in many generative tasks to replicate the real-world rich content such as images, human language, and music. It is inspired by game theory: two models, a generator and a critic, are competing with each other while making each other stronger at the same time.