GAN模型

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 ...

2019年1月3日 — 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少 ...

2022年6月4日 — GAN被譽為是21世紀最難被訓練的類神經網路之一，近五年來，有非常多的學者都針對GAN進行探討，不管是演算法的更新或是實際應用在其他領域，都有非常多 ...

2020年9月11日 — GAN 是由兩組神經網路模型所組成：生成器（Generator）被訓練用來生成假資料，鑑別器（Discriminator）則被訓練如何辨別資料真偽。 Generative ...

參考下圖，GAN的目標函數(即損失函數)就是紅色框框的數學式，是G與D的目標函數加總，其中G是生成模型(偽造者)，D是判別模型(警察)，兩者是零和遊戲，D要從生成的圖像判斷真 ...

2020年9月26日 — 生成對抗網路(GAN) 在2014年由Goodfellow等人提出，透過一組對抗的網路實現無監督學習(unsupervised learning)。GAN至今已經是一個非常全面的技術， ...

2023年9月19日 — #Google在MediaPipe平臺推出臉部編輯功能，運用輕量化的臉部風格生成對抗網路（Generative Adversarial Network，GAN），可在手機即時運作，模型雖小 ...

2023年9月19日 — Google在MediaPipe平臺推出臉部編輯功能，運用輕量化的臉部風格生成對抗網路（Generative Adversarial Network，GAN），可在手機即時運作，模型雖小 ...

生成對抗網路（英語：Generative Adversarial Network，簡稱GAN）是非監督式學習的一種方法，透過兩個神經網路相互博弈的方式進行學習。該方法由伊恩·古德費洛等人於2014年 ...

2021年10月25日 — 生成对抗网络（Generative Adversarial Nets，GAN）是一种基于对抗学习的深度生成模型，最早由Ian Goodfellow于2014年在《 Generative Adversarial ...