生成对抗网络 - 程序员宅基地

基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法

本文提出了一种基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法. 为了更好的传递图像的细节信息, 采用改进的残差块和跳跃连接作为生成网络的主体架构, 生成器损失函数除了对抗损失, 还包括内容损失、感知损失和纹理损失. 在...

PyTorch深度学习实战（33）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)

生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN) 是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型，它由一个生成网络和一个判别网络组成，通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经...

探索PyTorch中的生成对抗网络：pytorch-generative-adversarial-networks库

探索PyTorch中的生成对抗网络：pytorch-generative-adversarial-networks库项目地址:https://gitcode.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks 项目简介在深度学习的世界里，PyTorch是一个非常流行的...

生成对抗网络（GAN）

标签：生成对抗网络人工智能神经网络

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种机器学习模型，由生成器和判别器两部分组成，用于生成逼真的图像、文本或音频等内容。GAN的作用主要包括以下几个方面：图像生成：GAN可以生成高质量的...

GAN生成对抗网络入门与实战视频教程

标签： pytorch Tensorflow 深度学习

给大家分享一套视频教程，GAN生成对抗网络入门与实战，配套资料齐全。希望对大家学习有帮助，给个好评哦。

改进的边界平衡生成对抗网络

标签： Generative adversarial networks (GANs) boundary equilibrium generative adversarial networks (BEGANs) deep generative model

边界平衡生成对抗网络（BEGAN）可以生成令人印象深刻的逼真的人脸图像，但是在生成的图像的质量和多样性之间需要权衡取舍。基于BEGAN，我们提出了一种有效的方法来生成具有更高质量和更好多样性的图像。通过向鉴别...

探索SofGAN：创新性的生成对抗网络框架

探索SofGAN：创新性的生成对抗网络框架项目地址:https://gitcode.com/apchenstu/sofgan SofGAN是一个开源项目，它提供了一种新颖的生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）框架。这个项目由...

探索Gansformer：基于Transformer的新型生成对抗网络

探索Gansformer：基于Transformer的新型生成对抗网络项目地址:https://gitcode.com/dorarad/gansformer 项目简介 Gansformer是一个创新性的深度学习项目，它将Transformer架构引入到生成对抗网络（GANs）中，以实现...

sagan-pytorch:PyTorch中自注意力生成对抗网络的实现

标签： Python

PyTorch中的自我注意生成对抗网络（SAGAN， //arxiv.org/abs/1805.08318）用法： python train.py路径输入目录的结构应如下所示（与torchvision.datasets.ImageFolder一样）：路径/类1 路径/类2 ... 评估FID...

DCGAN：深入了解卷积生成对抗网络

标签： Python

DCGAN DCGAN是深度卷积生成对抗网络。 DCGAN由彼此相对的两个神经网络组成。生成器神经网络学习创建看起来真实的图像，而鉴别器学习识别伪造的图像。随着时间的流逝，图像开始越来越像训练输入。图像以随机噪声...

探索FastGAN-pytorch：下一代生成对抗网络的高效实现

探索FastGAN-pytorch：下一代生成对抗网络的高效实现项目地址:https://gitcode.com/odegeasslbc/FastGAN-pytorch FastGAN-pytorch 是一个基于PyTorch的库，它实现了快速且高质量的生成对抗网络（GANs），专为研究...

深度学习中的概率模型：生成对抗网络

标签：计算科学神经计算深度学习

生成对抗网络是一个非常有前景的研究领域，它的潜在应用广泛，包括图像生成、图像编辑、异常检测、数据增强、模拟等。然而，生成对抗网络也存在一些挑战，例如训练的稳定性、模式崩溃、评估难等。在未来，我们期待有...

生成对抗网络的详细介绍PPT

标签：生成对抗网络

生成对抗网络的PPT介绍，比较详细，建议下载。包含生成对抗网络的原理和实例、应用等。

生成对抗网络进行感知遮挡人脸还原的算法研究.pdf

标签：生成对抗网络进行感知遮挡人脸还原

生成对抗网络进行感知遮挡人脸还原的算法研究.pdf

探索未来视觉：Projected GAN - 创新的生成对抗网络框架

探索未来视觉：Projected GAN - 创新的生成对抗网络框架项目地址:https://gitcode.com/autonomousvision/projected-gan 在深度学习领域，生成对抗网络（GANs）已经成为了创新性图像生成和处理的强大工具。而...

【AI基本模型】简化生成对抗网络（GAN）

标签：人工智能生成对抗网络神经网络

生成对抗网络（GAN）是一种机器学习算法，可以生成与现实世界数据几乎无法区分的合成数据。它们的工作原理是让两个神经网络在类似游戏的竞争中相互对抗，每个网络都试图通过智取另一个网络来提高其性能。

生成对抗网络的研究进展综述1

摘要：自生成对抗网络诞生以来，对其的研究已经成为机器学习领域的一个热点。它利用对抗学习的机制训练模型，解决了当年生成算法无法解决的问题。由于 GANs 的优势，

PyTorch深度学习实战（35）——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)

标签：深度学习 pytorch 生成对抗网络

条件生成对抗网络通过整合条件信息和潜在空间噪声，能够根据特定的条件生成具有一定属性或风格的合成数据，为许多创造性和应用型任务提供了强大的工具和手段。本节中，介绍了条件生成对抗网络的基本原理，并利用 ...

探索前沿科技：TransGAN - 跨模态生成对抗网络的创新实践

探索前沿科技：TransGAN - 跨模态生成对抗网络的创新实践项目地址:https://gitcode.com/VITA-Group/TransGAN 项目简介在人工智能领域，图像生成和跨模态理解是当前研究的热点。TransGAN 是由 VITA-Group 开发的一...

探秘创新项目：CDGAN - 创意数据生成对抗网络

探秘创新项目：CDGAN - 创意数据生成对抗网络项目地址:https://gitcode.com/wylqq312715289/CDGAN 在深度学习的世界中，数据是王道，而生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）则是一种能自动生成新...

基于生成对抗网络的MIMO信道估计方法.docx

标签：生成对抗网络文档资料人工智能神经网络深度学习

基于生成对抗网络的MIMO信道估计方法.docx

PyTorch生成对抗网络编程.docx

基于生成对抗网络技术的医疗仿真数据生成方法.docx

标签：生成对抗网络文档资料人工智能神经网络深度学习

基于生成对抗网络技术的医疗仿真数据生成方法.docx

基于条件生成对抗网络的多风格素描-照片生成

标签：图像处理变分自编条件生成素描 image pro variation condition sketch

针对普通生成模型生成的图片存在细节缺乏、图片模糊等问题,结合变分自编码器(VAE)强大的特征提取能力,使用条件生成对抗网络(CGAN)生成了高质量照片,结果表明,利用该方法基于CUHK student人脸库生成照片,照片的相似性...

基于注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建方法

标签：超分辨率重建生成对抗网络注意力网络残差网络特征提取

针对现有基于深度学习的图像超分辨率重建方法，其对细节纹理恢复过程中容易产生伪纹理，并且没有充分利用原始低分辨率图像丰富的局部特征层信息的问题，提出一种基于注意力生成对抗网络的超分辨率重建方法....

wasserstein-gans:使用Tensorflow实现Wasserstein生成对抗网络

标签： machine-learning generator tensorflow discriminator generative-adversarial-network gan generative-model deeplearning wgan wasserstein-gan JupyterNotebook

Wasserstein生成对抗网络（WGANS）在Tensorflow中实现流行论文WASSERSTEIN GENVERTIVE ADVERSARIAL NETWORK 什么是WGAN？ Wasserstein生成对抗网络或WGAN是最近流行的Generative Adversarial网络或GAN的变体。在...