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Language:ThinkingAndSaying. Technology:HelloWorld. Finance:WayToGo.
当我们阅读的时候，我们的头脑可以想象书中发生的事情，似乎文本可以转换为脑海中栩栩如生的画面。这种能力似乎是人类的「专利」。现在，机器也可以做到这一点了。来自杜克大学和微软等机构的研究人员开发了一种新的GAN网络——StoryGAN，它可以根据文本生成对应的
本书囊括了关于GAN的定义、训练、变体等，是关于GAN的最好的书籍之一。[ 导读 ]生成式对抗网络模型是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络通过将两个相互对抗的神经网络配对，为这些挑战提
本文为大家介绍了生成对抗网络，以最直白的语言来讲解它，最后实现一个简单的 GAN 程序来帮助大家加深理解。好了，GAN 如此强大，那它到底是一个什么样的模型结构呢？我们之前学习过的机器学习或者神经网络模型主要能做两件事：预测和分类，这也是我们所熟知的。Ya
GAN 是当前最流行的深度学习理论之一，在计算机视觉领域取得了非常棒的效果，然而大家一直关心 GAN 何时可以在自然语言处理领域有所作为？本文带来了一些答案和相关讨论。GAN 自从被提出以来，就广受大家的关注，尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响，但是这
把照片里的绵羊换成长颈鹿、牛仔长裤换成短裙。听起来有点不可思议，但韩国科学技术院和浦项科技大学的研究人员目前已实现了这一骚操作。他们开发的一种机器学习算法可在多个图像数据集上实现这种操作。其论文《InstaGAN: Instance-Aware Image
继上一篇《2018最佳GAN论文回顾（上）》，我又继续介绍了一个对于GAN的基于样式的生成器体系结构的新论文，提出了一个新的模型来应对这种挑战。一种用于生成式对抗网络的基于生成器体系结构的方式。StyleGAN是一步一步地生成人工图像的，从非常低的分辨率开
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