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今天，DeepMind的一篇新论文引发学术圈热烈反响——基于最强图像生成器BigGAN，打造了BigBiGAN，在无监督表示学习和图像生成方面均实现了最先进的性能！Ian Goodfellow也称赞“太酷了！”生成对抗模型GAN最近在图像合成方面取得了引人
作者用“制假贩子”和“侦探”的比方讲起，形象介绍了关于GAN的概念、组成和运作机制，以及基于GAN常见热门应用方向等入门概念性知识。目前，人工智能领域正在快速发展，每隔一段时间就取得新的突破。最近突出的一个词是Generative Adversarial
GAN还可以这样用？像许多追随AI发展的人一样，我无法忽略生成建模的最新进展，尤其是图像生成中生成对抗网络的巨大成功。看看下面这些样本：它们与真实照片几乎没有区别！从2014年到2018年，面部生成的进展也非常显着。这些结果让我感到兴奋，但我内心总是怀疑它
现在的人工智能涉及的行业非常广泛，在不同的领域也有很大程度的进展，而且有许多不同的形式和功能，因此，行业专业人士更加倾向于关注人工智能的哪些分支是容易被炒作的部分。这意味着AI可以把更多的机械创造力留给机器，让人类可以重新关注不同的任务。在医学方面，截至2
GAN自诞生以来吸引了众多相关的研究，并在理论、算法和应用方面取得了很多重大的突破。该工作由UCF齐国君教授领导的UCF MAPLE 实验室和阿里巴巴华先胜博士领导的城市大脑机器视觉研究组合作完成，并将发表在CVPR 2018上。GAN和基于图模型的半监督
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