2024年10月20日 · GAN的全称是Generative adversarial network，中文翻译过来就是生成对抗网络。 生成对抗网络其实是两个网络的组合：生成网络 (Generator)负责生成模拟数据；判别网络 (Discriminator)负责判断输入的数据是真实的还是生成的。 生成网络要不断优化自己生成的数据让判别网络判断不出来，判别网络也要优化自己让自己判断得更准确。 二者关系形成对抗，因此叫对抗网络。 这里的网络指的是 神经网络，这是因为GAN是基于神经网络模型（以人类神经网络 …

原文转自 Understanding Generative Adversarial Networks (GANs)，将其翻译过来进行学习。 1. 介绍. Yann LeCun将生成对抗网络描述为“近十年来机器学习中最有趣的想法”。 的确，自从2014年由Ian J. Goodfellow及其合作者在文献 Generative Adversarial Nets 中提出以来， Generative Adversarial Networks（简称GANs）获得了巨大的成功。 那什么是生成对抗网络？ 是什么让他们 …

2021年6月29日 · 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs) 在过去几年中被广泛地研究，其在图像生成、图像转换和超分辨率等领域取得了显著的进步。 到目前为止，已经提出了大量基于GANs的相关工作和综述。 本文基于柏林圣三一大学计算机科学与统计学院的王正蔚博士与字节跳动AI实验室联合发表的一篇综述 [1] 为基础，详细的解读GANs的来龙去脉，同时为大家介绍近期一些相关工作，中间也会穿插一些笔者的见解。 最后，本文也将列出一些可探索的未来 …

2023年2月18日 · GANs 的基本目标之一是生成具有高质量的逼真图像。 由于网络的容量有限，原始 GAN (FCGAN) 仅应用于 MNIST、Toronto face 和 CIFAR-10 数据集。 DCGAN 和 LAPGAN 引入了转置卷积和上采样过程，这使得模型能生成更高分辨率的图像。

生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks)是一种无监督 深度学习 模型，用来通过计算机生成数据，由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出。 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。 生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一，目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。 GAN这种全新的技术在生成方向上带给了 人工智 …

生成对抗网络 （GANs）是一种能“教会”计算机胜任人类工作的有趣方法。 一个好的对手能让你成长更快，而GANs背后就是“从竞争中学习”的思路。 GANs最先是由蒙特利尔大学的Ian Goodfellow提出，已在图像生成和风格迁移等领域获得了巨大的成功，充分展示了“无监督学习”技术的潜力。 GANs是如何工作的？ GAN结构示意图. 一个GAN中包含两个相互竞争的神经网络模型。 一个网络称为生成器（generator），能将噪声作为输入并生成样本；另一个网络称为鉴别 …

2024年1月6日 · 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks，GANs)是一种 深度学习 算法，由伊戈尔·Goodfellow等人于2014年提出。 GANs 的核心思想是通过两个相互对抗的神经网络来学习数据分布，一个称为生成器 (Generator)，另一个称为判别器 (Discriminator)。 生成器的目标是生成逼近真实数据的假数据，判别器的目标是区分真实数据和假数据。 这种生成对抗的训练过程使得GANs能够学习出高质量的假数据，从而实现数据生成和模型训练的目标。 GANs在图像 …

Markovian GANs（MGAN）是一种基于GANs的纹理合成方法。 通过捕获马尔可夫面片的纹理数据，MGAN可以快速生成风格化的视频和图像，从而实现实时纹理合成。

Markovian GANs（MGAN）是一种基于GANs的纹理合成方法。 通过捕获马尔可夫面片的纹理数据，MGAN可以快速生成风格化的视频和图像，从而实现实时纹理合成。

2024年11月28日 · 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种强大的深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。 它通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——之间的对抗过程来生成新的、逼真的数据样本。 以下是GANs的关键概念和组成部分： 生成器的目标是生成尽可能逼真的数据样本，例如图像、音频或文本。 它通常接收一个随机噪声向量作为输入，并将其转换成一个数据样本。 判别器的目 …