生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)是Goodfellow 等在2014 年提出的一种生成式模型。GAN 的核心思想来源于博弈论的纳什均衡。它设定参与游戏双方分别为一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator), 生成器捕捉真实数据样本的潜在分布, 并生成新的数据样本; 判别器是一个二分类器, 判别输入是真实数据还是生成的样本。
生成器G：根据真实数据集的潜在分布，生成新的样本数据。
判别器D：是一个二分类器，判别输入的样本是真实的还是生成的。
二、GAN的结构
三、实现
Tensorflow实例：实现GAN（生成对抗网） 蚊子爱牛牛
一篇读懂生成对抗网络（GAN）原理+tensorflow代码实现
1
2
3
4
5
参考文章：
34-生成式对抗网络模型综述 作者：张真源 GAN GAN简介 生成式对抗网络(Generative advers...
生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）作为一种优秀的生成式模型，引...
一、GAN的思想 生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)是Good...
生成式对抗网络（GAN）自2014年提出以来已经成为最受欢迎的生成模型。本文借鉴机器之心对 2014 GAN 论文...
目的： 得到一个生成模型G， 可以用来生成图片。 简介 生成式对抗网络(GAN, Generative Adver...
生成式对抗网络 GAN 是 2014 年由 Goodfellow 提出的一种新颖的生成式模型，随后得到了快速发展。...
摘要：本篇博客主要介绍GAN的基本原理与代码实现 GAN的基本原理介绍 GAN是一种生成式对抗网络，它属于一种生成...
GAN原理 生成对抗式网络（GAN）作为一种优秀的生成式模型，在图像生成方面有很多应用，主要有两大特点： 不依赖任...
什么是GAN 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深...
GAN，全称为Generative Adversarial Nets，直译为生成式对抗网络。它一方面将产生式模型拉...
本文标题：生成式对抗网络GAN模型与实现
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ocqlkqtx.html
网友评论