深度学习gan-阿里云

深度学习第5天：GAN生成对抗网络

一、GAN1.基本思想想象一下，市面上有许多仿制的画作，人们为了辨别这些伪造的画，就会提高自己的鉴别技能，然后仿制者为了躲过鉴别又会提高自己的伪造技能，这样反反复复，两个群体的技能不断得到提高，这就是GAN的基本思想2.用途我们知道GAN的全名是生成对抗网络，那么它就是以生成为主要任务，所以可以用在...

深度学习及CNN、RNN、GAN等神经网络简介（图文解释超详细）

深度学习概述理论上来说，参数越多的模型复杂度越高、容量越大，这意味着它能完成更复杂的学习任务。但一般情形下，复杂模型的训练效率低，易陷入过拟合。随着云计算、大数据时代的到来，计算能力的大幅提高可以缓解训练的低效性，训练数据的大幅增加可以降低过拟合风险。因此，以深度学习（Deep Learning，D...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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【深度学习】实验17 使用GAN生成手写数字样本

使用GAN生成手写数字样本生成对抗网络GAN（Generative Adversarial Networks）生成对抗网络是一种深度学习模型架构，由深度生成网络（Generator）和深度鉴别网络（Discriminator）组成，并且利用对抗学习的方式训练。GAN最初由Ian Goo...

深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决

深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决对抗生成网络（GANs）综述 1、生成与判别 1.1 生成模型所谓生成模型，就是指可以描述成一个生成数据的模型，属于一种概率模型。维基百科上对其的定义是：在概率统计...

深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用场景

深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用场景对抗神经网络GAN基本概念简介：generative adversarial network 1.博弈论博弈论可以被认为是两个或多个理性的代理人或玩家之间相互作用的模型。理性这个关键字...

一文看尽深度学习中的各种经典GAN

导读生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)在过去几年中被广泛地研究，其在图像生成、图像转换和超分辨率等领域取得了显著的进步。到目前为止，已经提出了大量基于 GANs 的相关工作和综述。本文基于柏林圣三一大学计算机科学与统计学院的王正蔚博士与字节跳动...

深度学习与CV教程(16) | 生成模型(PixelRNN,PixelCNN,VAE,GAN)

深度学习基于GAN实现人脸图像超分辨率重建实战task2

天池龙珠计划深度学习训练营学习笔记SRGAN超分辨模型随着生成对抗网络GAN的发展，生成器和判别器的对抗学习机制在图像生成任务中展现出很强大的学习能力。Twitter的研究者们使用ResNet作为生成器结构，使用VGG作为判别器结构，提出了SRGAN模型生成器结构包含了若干个不改变特征分辨率的残差模...

深度学习基于GAN实现人脸图像超分辨率重建实战task1

天池龙珠计划深度学习训练营学习笔记超分辨的概念与应用图像分辨率指的是图像长边像素数与图像短边像素数的乘积，比如iPhoneX手机拍摄照片的分辨率为 4032px×3024px，为1200万像素。显然，越高的分辨率能获得更清晰的成像。与之同时，分辨率越高也意味着更大的存储空间，对于空间非常有限的移动设...

GAN正在成为新的深度学习

又到了一年一度CVPR的时节。当被接收的论文列表公布以后（点击这里查看所有论文列表），爱统计趋势的我们又有很多事情可以做了。这一次，Google Research的研究科学家Jordi Pont-Tuset做了一个统计，根据论文题目，看深度学习的发展趋势。结果，他发现生成对抗网络（GAN）强势出...

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更新时间 2024-01-25 09:37:04

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