GAN詳解

生成式對抗網路(GAN) 是一種深度學習架構。它訓練兩個神經網路來彼此競爭，從指定的訓練資料集中產生更真實的新資料。例如，您可以從現有的影像資料庫中產生新影像，或 ...

2022年7月3日 — GAN模型中有两个分布，一个是生成器，一个是判别器，根据他们的名字就可以看出，生成器是生成和真数据相似的分布来欺骗判别器，二判别器是判断出假数据 ...

2020年3月29日 — GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的 ...

2024年2月17日 — 简介：GAN是一种深度学习模型，由生成器和判别器两个部分组成，通过互相博弈来生成更真实的假数据。本文将详细解释GAN的工作原理，并通过实例展示其应用。

2022年6月4日 — GAN也被稱為生成式對抗網路，英文是Generative Adversarial Network。這一個網路架構是在2014年，由Ian Goodfellow所提出的一個「非監督式學習」的網路 ...

氮化鎵（GaN）是一種非常堅硬且在機械方面非常穩定的寬能隙半導體材料。由於具有更高的擊穿强度、更快的開關、更高的熱導率和更低的導通電阻，氮化鎵基功率元件明顯比 ...

2023年4月14日 — 實際上GAN是由兩個神經網絡所構成的，一個叫做Generator(生成器)另一個叫做Discriminator(判別器)。 Generator做的事情就是想辦法把一堆雜訊變成看起來很 ...

2023年10月31日 — 生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一，目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。 GAN这种全新的 ...

2021年12月9日 — 摘要：这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras ...

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