生成对抗网络发展

生成式对抗网络（GAN,Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督

本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。2014 GAN《Generative Adversarial Networks》-Ian

生成式对抗网络（Generative adversarial networks,GAN）是当前人工智能学界最为重要的研究热点之一。其

关于生成对抗网络的第一篇论文是 Generative Adversarial Networks 万物都是在不停的和其他事物对抗中成长

深度学习新星—生成对抗网络 课程背景： 本课程从“什么是概率生成模型”开始，循序渐进的讲解了GAN的基本

而无监督学习又是机器学习的发展为了具体阐释生成对抗网络的细节，接下来我们将实现一个非常简单的生成对抗

莫惊蛰：GAN的最新发展和应用的两方面问题 同时能够生成更高质量的样本，而且可以用于训练不同的GAN架构，

生成对抗网络毫无疑问是2018年最热门的人工智能技术之一，被美国《麻省理工科技评论》评选为2018年“全球

引言自2014年Ian Goodfellow提出 生成对抗网络(GAN)的概念后,生成对抗GAN 这个领域发展太快，日新月异，

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