摘要：
一、视频学习 生成式对抗网络GAN-基础 1.背景 作者Lan Goodfellow于2014年NIPS首次提出了GAN的概念。 2.GAN案例 图像着色 用途：旧图像修复 图像超像素 用途：手机相机 背景模糊 人脸生成 用途：娱乐软件 帧预测、文本生成图片 字体变换、风格变换 3.生成模型和GAN 阅读全文
摘要：
CGAN and DCGAN Conditional Generative Adversarial Nets，简单来说就是条件生成-对抗网络。在生成器以及判别器上它都多了一个标签作为输入。 所以，生成器的输入是噪声和标签，输出还是生成图；判别器的输入是生成图，真实图以及标签，输出还是真和假。 之前的 阅读全文
摘要：
生成式对抗网络 （Generative Adversarial Networks） import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_moons import torch devi 阅读全文