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...
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PyTorch生成对抗网络编程（畅销书《Python神经网络编程》作者最新力作！用PyTorch构建自己的生成对抗网络） by 塔里克·拉希德
生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是由IanGoodfellow于2014年在《Generative Adversarial Nets》中提出的模型。
自生成对抗网络GAN提出以后，现这一方向已成为人工智能方向的研究热点.GAN的思想采用二人零和博弈方法，由生成器和判别器构成，生成器负责生成样本分布，判别器则判别输入是真实样本还是生成样本，生成器和判别器...
1. 原理1. GANs如何工作2. GAN架构3. 培训GAN4. 艺术家与评论家5. 评估指标6. GAN变体7.... 其他GAN应用参考这篇博客将介绍生成对抗性网络（GAN）、各种GAN变体以及解决现实世界问题的有趣的应用程序。
生成对抗网络(GAN)数据回归预测，GAN回归预测，多输入单输出模型(Matlab完整源码和数据） 生成对抗网络(GAN)数据回归预测，GAN回归预测，多输入单输出模型(Matlab完整源码和数据） 生成对抗网络(GAN)数据回归预测，...
生成对抗网络（GAN）实例 代码+数据集 很实用的代码，并且简单易学，对深度学习感兴趣的可以看看 数据集有手写图片的识别，也可以替换成自己的数据集
针对这一难题，本文提出了一种基于生成对抗网络的数据增强方法，并将其应用于解决由于数据匮乏，神经网络难以训练的问题.实验结果表明，合成的数据和真实的数据相比既具有语义上的相似性，同时又能呈现出文本上的...
利用半监督学习体系结构中的生成对抗性网络,围绕标注数据稀缺性的问题进行研究,在传统无监督生成对抗网络的基础上用softmax替代最后的输出层,使其扩展为半监督生成对抗网络。对生成样本定义额外的类别标签,用于引导...
1.GAN背景 2.GAN原理 3.最原始GAN 4.GAN变体 5.整整63页的ppt，下载就是赚到 到2014为止，最广泛使用和最成功的机器学习形式是监督学习。通过给定包含{输入X，输出Y}的训练数据集，监督学习算法学习从输入到输出的...
分享视频教程——《GAN生成对抗网络实战(PyTorch版)》，2022最新升级版！本课程讲解GAN的基本原理和常见的各种GAN，提供数据集、代码和课件。 适用人群： 1、对GAN生成对抗网络感兴趣的 2、对PyTorch感兴趣的 3、...
GAIN的tensorflow版本，包括GAIN、SGAIN、WSGAIN-CP、WSGAIN-GP，包含十个数据集和四种缺失数据填补方法，关于GAIN的pytorch版本，可以参考资源：https://download.csdn.net/download/didi_ya/85864128
基于STFT和生成对抗网络的滚动轴承故障诊断方法
GAN生成对抗网络，随时生成数据，通过GAN训练后，产生与真实数据一样的数据。MATLAB代码，付代码说明
生成对抗网络（GAN）实例 代码+数据集 很实用的代码，并且简单易学，对深度学习感兴趣的可以看看 数据集有手写图片的识别，也可以替换成自己的数据集
很少有用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP的脑电情绪识别。重点是构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型。采用的是Pytorch深度学习框架。
# Pytorch实现DCGAN深度卷积生成对抗网络 CelebA数据集可训练 1. 使用DCGAN的基本结构，判别器采用卷积层，生成器采用转置卷积层。为了提升判别器的性能，判别器修改为了多尺度PatchGAN。 2. 包含训练程序和推理程序...
用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN），详情可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121604572
尽管生成式对抗网络(GAN)的历史并不长，但它已被广泛地研究和用于各种任务，包括其最初的目的，即合成样品的生成。然而，将GAN用于具有不同神经网络结构的不同数据类型，由于其在训练方面的局限性，使得模型很容易...
利用PyTorch搭建卷积生成对抗网络生成彩色图像，可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121670277
# WGAN生成对抗网络训练Pytorch代码 使用MNIST数据集生成数字图片 1. 完成了WGAN生成器和判别器的定义代码； 2. 包含使用MNIST训练集训练WGAN的代码，简洁易懂； 3. 包含使用训练完的生成器模型生成数字图片的代码；...
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种由两个彼此对抗（因此有了名字中的对抗）的网络组成的深度神经网络结构。2014 年，Ian Goodfellow 和包括 Yoshua Benjio 在内的其他研究人员在蒙特利尔...
生成对抗网络项目实践 随书源码3D-GAN, cGAN, DCGAN, SRGAN, StackGAN,CycleGAN等等。
第13期-生成对抗网络在路网交通状态估计中的应用.pdf
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