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pytorch实现DCGAN、pix2pix、DiscoGAN、CycleGAN、BEGAN以及VAE的更多相关文章

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    http://www.sohu.com/a/164171974_741733   本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接,其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”,也有适用于老司机的论文 ...

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    项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 P ...

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    作者在进行GAN学习中遇到的问题汇总到下方,并进行解读讲解,下面提到的题目是李宏毅老师机器学习课程的作业6(GAN) 一.GAN 网络上有关GAN和DCGAN的讲解已经很多,在这里不再加以赘述,放几个 ...

  4. Generative Adversarial Nets[content]

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  5. tflearn kears GAN官方demo代码——本质上GAN是先训练判别模型让你能够识别噪声，然后生成模型基于噪声生成数据，目标是让判别模型出错。GAN的过程就是训练这个生成模型参数！！！

    GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 ...

  6. StarGAN学习笔记

    11 December 2019 20:32 来自 <https://zhuanlan.zhihu.com/p/44563641>     StarGAN StarGAN是CVPR2018 ...

  7. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 阅读笔记

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  8. GAN初步——本质上就是在做优化，对于生成器传给辨别器的生成图片，生成器希望辨别器打上标签 1，体现在loss上！

    from:https://www.sohu.com/a/159976204_717210 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热,比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix.CycleGA ...

  9. 《StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation》论文笔记

    ---恢复内容开始--- Motivation 使用单组的生成器G和判别训练图片在多个不同的图片域中进行转换 效果确实很逆天,难怪连Good Fellow都亲手给本文点赞 Introduction 论 ...

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