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博客文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-623488.html
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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