对抗生成网络（GAN）为什么输入随机噪声？ - 知乎,Business Directories,Company Directories

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深度学习（五）：生成对抗网络 - 知乎
一、基本原理生成对抗网络 (generative adversarial network, GAN) 是通过对抗训练的方式来使得生成网络产生的样本服从真实数据分布。在生成对抗网络中，有两个网络进行对抗训练。一个是判别网络，目标是尽量准确地判断一个样本是来自于真实数据还是生成网络产生的；另一个是生成网络，目标是
扩散模型为什么会这么火，本质上相比于GAN到底好在哪里，可以详细的分析一下吗? - 知乎
由被誉为“生成对抗网络之父” 的蒙特利尔大学博士生伊恩·古德弗洛（Ian Goodfellow）在2014年提出的。 GAN 的核心思想是：通过生成器（Generato）与判别器（Discriminator）不断对抗进行训练。
对于生成对抗网络 (GAN)的生成对抗方程中的min与max应该如何理解？ - 知乎
生成式对抗网络是2014年 Ian J Goodfellow 提出的图像生成模型，当时测试的图像数据集为MNIST手写数据集，这里附上论文链接 [1406 2661] Generative Adversarial Networks (arxiv org)。在开始正文之前，我们先介绍一下作者提出该模型背后的故事，据说作者在某个不知名的夜晚，搁美国的某个酒吧泡着，然后脑袋
如何用gan生成时序数据？ - 知乎
生成对抗网络 (GAN) 生成的数据可以用作另一种数据增强工具。基于 RNN 的 GAN 无法有效地对具有不规则时间关系的长序列数据点进行建模。为了解决这些问题，TTS-GAN引入了Transformer，它可以成功地生成与原始序列相似的任意长度的真实合成时间序列数据序列。TTS-GAN模型的生成器和判别器网络都是使用
对抗生成网络（GAN）为什么输入随机噪声？ - 知乎
对抗生成网络（GAN）为什么输入随机噪声？为什么 GAN 需要输入随机噪声才能生成呢？一个随机的噪声对这个网络的生成有什么意义？那反正输入的也是随机的噪声，那我什么也不输入，让网络随机的自己生… 显示全部关注者 153 被浏览
生成对抗网络（GAN）中提到的隐空间（latent space）是什么意思？ - 知乎
图3 实际上 ANN （Artificial Neural Network）人工神经网络对图片像素的各种运算就是在这个“潜空间”中进行的（注意：而不是直接在图片本身的像素空间中进行计算）。
GAN生成对抗网络D_loss和G_loss到底应该怎样变化？ - 知乎
GAN生成对抗网络D_loss和G_loss到底应该怎样变化？训练正常，参数设置合理，G和D势均力敌的情况下，随着迭代次数的上升，D_loss和G_loss的图像应该是怎样变化的？
为什么对抗生成网络（GAN）被誉为过去20年来深度学习中最酷的想法？ - 知乎
为什么对抗生成网络（GAN）被誉为过去20年来深度学习中最酷的想法？范函子Skyline 统计学话题下的优秀答主圆桌收录