【计算机视觉中的 GAN 】 - 生成学习简介（1）

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一、说明

在阅读本文之前，强烈建议先阅读预备知识，否则缺乏必要的推理基础。本文是相同理论GAN原理的具体化范例，阅读后有两个好处：1 巩固了已经建立的GAN基本概念 2 对具体应用的过程和套路进行常识学习，这种练习题一般的项目，是需要反复几个才能成为行家。好了，我们出发吧！

预备知识：

计算机视觉中的 GAN - 生成学习简介 |人工智能之夏 (theaisummer.com)

【深度学习】生成对抗网络Generative Adversarial Nets_无水先生的博客-CSDN博客

二、GAN概念概述

什么是生成式学习？什么是 GAN？我们为什么要使用它？与自动编码器有什么区别？GAN模型的基本训练算法是什么？我们如何让它学习有意义的表示？它在什么计算机视觉应用中有用？如何为她/他的问题设计一个文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-623488.html

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