生成对抗网络 教程

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GAN生成对抗网络学习笔记

一、简介 GAN是Generative Adversarial Nets的缩写，是由Ian Goodfellow14年提出的，这个东西和深度学习里其他很多东西一样，看表面原理其实很好理解，就是两个网络不断对抗互相学习，最终得到一个比较好的结果，但是想搞清楚原
veetsin 6年前 1918

生成对抗网络入门指南（内含资源和代码）

生成对抗网络（GAN）是由两个相互竞争的网络组成的深度神经网络架构。 2014年，Lan Goodfellow和蒙特利尔大学包括Yoshua Bengio在内的其它研究人员在论文中介绍了生成对抗网络。Facebook的AI研究主管Yann LeCun称对抗训练
【方向】 6年前 7959

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

谷歌推出TFGAN：开源的轻量级生成对抗网络库

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 一般情况下，训练一个神经网络要先定义一下损失函数，告诉神经网络输出的值离目标值偏差大概多少。举个例子来说，对于图像分类网络所定义的损失函数来说，一旦网络出现错误的分类结果，比如说把狗标记成了猫，就会得到一个高损失值。
行者武松 6年前 913

Ian Goodfellow：生成对抗网络 GAN 就是强化学习（超全资料）

关于GAN：想法来自酒后与同行的争论 问：有传言说你是在一家小酒馆里想出了GAN的idea，是这样吗？ Ian Goodfellow ：这是真事，不仅仅是传言。我之前在好几次采访中都讲过这个故事了。 参考：专访 Ian Goodfellow：欲在谷歌打造 GA
技术小能手 6年前 3665

【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

十个生成模型(GANs)的最佳案例和原理 | 代码+论文

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 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
行者武松 6年前 2422

200种最佳机器学习教程汇总【史上最全】

本文包含了迄今为止大家公认的最佳教程内容。它绝不是网上每个ML相关教程的详尽列表，而是经过精挑细选而成的，毕竟网上的东西并不全是好的。我作者汇总的目标是为了补充我即将出版的新书，为它寻找在机器学习和NLP领域中找到的最佳教程。 通过这些最佳教程的汇总，我可以
【方向】 6年前 6377

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