thinkplus口红电源，相信大家应该不会感到陌生。在去年11月初，口红电源首发，至今将近一年，一经推出，便赢得了广泛好评，而小米65W氮化镓充电器具有小巧、高效、发热低等特点，并且支持小米10Pro超级快充，这两个哪个好呢，感兴趣的朋友不要错过了。至于

本文3890字23图，建议阅读10分钟。本文介绍了在应用生成对抗网络合成图像时如何避免遗漏情况从而打造出更加高质量的图像生成器，包括相关论文、代码和数据。未来的 GAN 设计者如果能够充分考虑这种遗漏情况，应该能够打造出更加高质量的图像生成器。统计数据的差

在本教程中，你将了解什么是生成敌对网络，并且在整个过程中不涉及负责的数学细节。之后，你还将学习如何编写一个可以创建数字的简单GAN！假设有一家商店它们从顾客那里购买某些种类的葡萄酒，用于以后再销售。在这种情况下，店主必须能够区分假酒和正品葡萄酒。这意味着店

编译 | 一一出品 | AI科技大本营对于喜欢画画的你来说，总是画得七零八落，不堪入目，但现在，有一种方法可以让你像专业人士那样，让你的糟糕画作变成一副完美的作品。南京大学和中山大学的三位研究人员发布的最新论文中，提出了一种具有边缘和色域的渐进式图像重构网

本文所选论文提供了一个易读的对GAN的介绍，帮助你理解GAN技术的基础。[ 导读 ]生成对抗网络 是深度学习中最有趣、最受欢迎的应用之一。这篇论文展示了卷积层如何与GAN 一起使用，并为此提供了一系列架构指南。所有这些问题都必然会出现在你的 GAN 研究

生成式对抗网络是一类用于解决无监督学习问题的神经网络，它们可以完成各种任务，例如通过描述生成图像，利用低分辨率图像还原出高分辨率图像，预测哪种药物可以治疗某一疾病以及检索包含某一给定模式的图像等。Statsbot 团队邀请数据科学家 Anton Karaz

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。深度学习领域先驱Yann

生成对抗网络在过去一年仍是研究重点，我们不仅看到可以生成高分辨率图像的模型，还可以看到那些以假乱真的生成图像。此外，我们还很兴奋能看到一些新的生成模型，它们能生成与 GAN 相媲美的图像，其主要代表就是流模型 Glow。从 DeepMind 提出的 Big

针对 GAN 在线对抗训练时出现的不稳定性问题，来自 UCLA 与谷歌大脑的研究者提出了对抗训练+自监督训练的新训练方法。该研究入选了 NeurIPS 2018 Workshop。GAN 涉及对抗地训练生成器和鉴别器模型，使得生成器可以从期望的数据分布中生

摘要： 受Reddit网站上讨论区的启发，我决定快速地浏览一下2018年关于GAN最有趣的文章。我也认为这种模型是非常吸引人的，并且我也一直在寻找一些GAN的新思路。不过这项工作仍然向未来迈出了巨大的一步，在未来我们能够真正控制GAN。