matlab光照模型代码InfoGAN InfoGAN体系结构 Tensorlayer的实现。 结果 MNIST 操纵第一个连续潜在代码 更改将旋转数字： 操纵第二个连续潜在代码 更改将更改数字的宽度： 操纵离散潜在代码（分类） 更改将更改数字的类型： 随机生成和损失图 G_loss在经过足够的迭代次数后稳步增加，这表明鉴别器越来越强，并且表明训练结束。 西莉亚 操纵离散潜在代码 方位角（姿势）： 有无眼镜： 发色： 发量： 灯光： 面Kong 损失图 方位角 随机生成 椅子 回转 跑步 MNIST 开始使用python train.py训练； 这将自动下载数据集。 要查看结果，请执行python test.py并输入已保存模型的编号。 西莉亚 在config.py设置图像文件夹。 数据集的一些链接： 开始训练。 python train.py 面Kong 在config.py设置您的数据文件夹。 BFM 2009的链接： 。 在生成数据之前，应先下载该文件。 使用data_generator的代码生成数据。 在MATLAB中调用gen_data 。 开始使用python train.

生成对抗网络实现手写数字生成

自己写的BEGAN（Boundary Equilibrium GenerativeAdversarial Networks）的pyTorch实现. 有错误可以联系我改正。

1.GAN背景 2.GAN原理 3.最原始GAN 4.GAN变体 5.整整63页的ppt，下载就是赚到 到2014为止，最广泛使用和最成功的机器学习形式是监督学习。通过给定包含{输入X，输出Y}的训练数据集，监督学习算法学习从输入到输出的映射关系，以分类问题举例，监督学习算法得到的模型能够较好的识别特定的类别(一张照片属于狗或猫的情况)。 然而现有的监督学习通常需要数百万个训练数据来达到超过人类表现的效果，这对训练数据集的获取带来了极大的挑战。

论文来源：Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adversarial nets[J]. Advances in neural information processing systems, 2014, 27. 根据上面论文，做一个简短的ppt汇报、分别讲述GAN的背景、结构、模型和目标函数等方面的理解

matlab版本的GAN网络，对抗生成网络

采用生成对抗网络（GAN）实现图像去模糊，用于图像的清晰化处理

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生成对抗网络GAN网络的原理，进展，方向。综述的比较详细了

生成对抗网络综述：How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Overview