生成对抗网络（GAN）是无监督学习领域最近几年快速发展的一个研究方向，其主要特点是能够以一种间接的方 式对一个未知分布进行建模。在计算机视觉研究领域中，生成对抗网络有着广泛的应用，特别是在图像生成方面，与其他的 生成模型相比，生成对抗网络不仅可以避免复杂的计算，而且生成的图像质量也更好。
2021-02-07 12:13:19
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针对生成对抗网络（GAN）这一热点模型，介绍其发展和应用的趋势。本文主要对比了现有几种典型的生成对抗网络模型及其变体：生成对抗网络（GAN）、条件生成对抗网络（CGAN）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、半监督生成对抗网络（SGAN）信息生成对抗网络（InfoGAN）。同时本文系统地总结了生成对抗网络各种变体在计算机视觉领域的主要应用及性能优劣。文章最后分析了生成对抗网络存在的问题，以及对生成对抗网络研究趋势做了总结和展望。
2021-01-28 16:07:34
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生成对抗网络（GAN）实例 代码+数据集
很实用的代码，并且简单易学，对深度学习感兴趣的可以看看
数据集有手写图片的识别，也可以替换成自己的数据集
2020-10-28 19:03:55
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Tensorflow implementation of [Deep Convolutional Generative Adversarial Networks](http://arxiv.org/abs/1511.06434) which is a stabilize Generative Adversarial Networks.
2019-12-21 21:00:50
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面向对象设计风格，采用TensorFlow框架，结构清晰，代码易读易理解。生成器网络和判别其网络，不需要修改参数，下载就可以运行，只需调整网络批次一个参数。
2019-12-21 20:14:14
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