wgan 对抗网络

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深度学习界明星：生成对抗网络与Improving GAN

2014年，深度学习三巨头之一IanGoodfellow提出了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）这一概念，刚开始并没有引起轰动，直到2016年，学界、业界对它的兴趣如“井喷”一样爆发，多篇重磅文章陆续发
博文视点 7年前 2620

GAN 生成对抗网络论文阅读路线图

路线图按照下面四个准则构建而成： ● 从提纲到细节 ● 从经典到前沿 ● 从通用领域到特定领域 ● 专注于最先进的技术 Generative Adversarial Networks – Paper Reading Road Map 今年夏天，我在我的实习工作
技术小能手 6年前 5425

喵咪制造机：生成式对抗网络的花式画喵大法

2012年，吴恩达和Jeff Dean用Google Brain的1.6万个CPU所打造的大型神经网络，在被1000万YouTube视频中的猫图像训练三天后，自己画出了一张模糊的猫脸图。这是普通公众第一次领略到深度学习的威力。 而后随着AlphaGo在围棋上
yq传送门 7年前 5249

【GAN货】生成式对抗网络资料荟萃（原理/教程/报告/论文/实战/资料库）

简介 生成式对抗网络，是近些年来最火的无监督学习方法之一，模型由Goodfellow等人在2014年首次提出，将博弈论中非零和博弈思想与生成模型结合在一起，巧妙避开了传统生成模型中概率密度估计困难等问题，是生成模型达到良好的效果。 基本思想 囚徒困境 195
技术小能手 6年前 4530

生成对抗网络（GANs）最新家谱：为你揭秘GANs的前世今生

生成对抗网络（GAN）一经提出就风光无限，更是被Yann Lecun誉为“十年来机器学习领域最有趣的想法”。 GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展至今已经衍生出了诸多变化形态。 今天，文摘菌就来为大家盘点一下GA
Chin2018 6年前 1996

GAN（生成对抗网络）的最新应用状况

今天我们来聊一个轻松一些的话题——GAN 的应用。 在此之前呢，先推荐大家去读一下一篇新的文章 LS-GAN（Loss-sensitive GAN）[1]。 这个文章比 WGAN 出现的时间要早几天，它在真实分布满足 Lipschitz 条件的假设下，提出了
玄学酱 7年前 2439

科学式家｜杨强教授漫谈《西部世界》、生成式对抗网络及迁移学习

「范式大学」由第四范式发起，致力于成为“数据科学家”的黄埔军校，校长为第四范式首席科学家，华人界首个国际人工智能协会AAAI Fellow、唯一的AAAI 华人执委杨强教授。 ［范式大学］在探索AI工业化的同时，也关注最新学术研究成果。近日，杨强教授在［范式
沉默术士 7年前 1802

利用pytorch实现GAN(生成对抗网络)-MNIST图像-cs231n-assignment3

以后博客都在https://oldpan.me 中更新 Generative Adversarial Networks（生成对抗网络） In 2014, Goodfellow et al. presented a method for training ge
郭大瘦 7年前 2429

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