原创力文档- 1、本文档共9页，其中可免费阅读3页，需付费100金币后方可阅读剩余内容。
- 2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
- 3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
- 4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
查看更多
一文读懂生成对抗网络附学习资源原文标题作者翻译申利彬校对和中华本文约字建议阅读分钟本文以图像生成问题引出模型并介绍了模型的数学原理和训练过程最后提供了丰富的学习资料本文讨论生成对抗网络简称在生成任务或更广泛的无监督学习中是为数不多在此领域表现较好的机器学习技术之一特别是他们在图像生成相关任务上拥有出色表现深度学习领域先驱称赞是机器学习近十年来最好的想法最重要的是相关核心概念很容易理解事实上读完本文后你就可以对它有个清晰的认识我们将应用在图像生成任务中并以此来解释下面是本文的概要简单回顾深度学习图
一文读懂生成对抗网络 GANs （附学习资源）
原文标题： AnIntuitive Introduction to Generative
Adversarial Networks 作者：KeshavDhandhania、ArashDelijani 翻译：申利彬校对：和中华本文约 4000 字，建议阅读 10 分 钟。
本文以图像生成问题引出 GAN 模型，并介绍了 GAN 模型的 数学原理和训练过程，最后提供了丰富的 GAN 学习资料。 本文讨论生成对抗网络，简称 GANs 。在生成任务或更广泛 的无监督学习中， GANs 是为数不多在此领域表现较好的机 器学习技术之一。特别是他们在图像生成相
文档评论（0）