作者归档 | Jason Brownlee

如何使用插值和向量算术探索 GAN 的潜在空间。生成对抗网络（GAN）是用于训练生成模型（例如用于生成图像的深度卷积神经网络）的架构。GAN 架构中的生成模型学会将潜在空间中的点映射到生成的图像。潜在空间 […]

生成对抗网络（GAN）是用于训练生成模型（例如用于生成图像的深度卷积神经网络）的架构。开发用于生成图像的 GAN 需要一个判别器卷积神经网络模型来分类给定图像是真实的还是生成的，以及一个使用逆卷积层的生成器模型 […]

生成对抗网络（GAN）是用于训练生成模型（例如用于生成图像的深度卷积神经网络）的架构。开发用于生成图像的 GAN 需要一个判别器卷积神经网络模型来分类给定图像是真实的还是生成的，以及一个使用逆卷积层的生成器模型 […]

生成对抗网络，简称 GAN，是一种用于训练强大生成器模型的深度学习架构。生成器模型能够生成新的人工样本，这些样本可能来自现有的样本分布。GAN 由生成器和判别器模型组成。生成器负责生成新样本 […]

生成对抗网络（GAN）是用于训练生成模型（例如用于生成图像的深度卷积神经网络）的架构。GAN 架构由生成器和判别器模型组成。生成器负责创建新输出（例如图像），这些输出可能来自原始数据集。[…]

生成对抗网络（GAN）难以训练。这是因为该架构包含生成器和判别器模型，它们在一个零和博弈中竞争。这意味着一个模型的改进会以另一个模型性能下降为代价。结果是训练非常不稳定 […]

您需要了解的用于训练稳定的生成对抗网络（GAN）的经验性启发式方法、技巧和窍门。生成对抗网络，简称 GAN，是使用深度学习方法（如深度卷积神经网络）的生成模型方法。尽管 GAN 生成的结果可能很出色，但 […]

生成对抗网络，简称 GAN，是使用深度学习方法（例如卷积神经网络）的生成模型方法。生成模型是一个无监督学习任务，涉及自动发现和学习输入数据中的规律或模式，以便模型可以 […]

生成对抗网络（GAN）是一种用于生成建模的神经网络架构。生成模型涉及使用一个模型来生成新示例，这些示例可能来自现有的样本分布，例如生成与现有照片数据集相似但又有所不同的新照片。GAN 是 […]