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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。
- 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？
- CNN 和 GAN 有什么区别？ - 知乎
2、GAN (生成对抗网络)是Generative AI中发展出来的一种生成技术，和VAE，Diffusion Models两者一起为最有影响力的生成技术，如人脸生成，风格迁移等（马-》斑马，自然图像-》cartoon化图像），GAN利用的是博弈的思想，由生成网络和判别网络组成，生成网络生成的fake
- GAN生成的数据没有标签怎么用来训练分类模型？ - 知乎
本文主要通过使用 torch 实现 生成对抗网络 (GAN, Generative adversarial networ) 来进行数据增强，用于解决样本不均衡问题 (Imbalanced Data)，并与现有诸多学术及工业界常采用的 过采样策略 (SMOTE、ADASYN、Borderline-SMOTE、SVMSMOTE) 进行 多模型间 (Logit、RF、GBDT、SVM、MLP
- GAN,GCN,GNN的作用是什么？ - 知乎
GAN是 生成对抗网络，一般由生成器和判别器组成，其采用对抗训练的方法以获取更好的生成器和判别器。其主要用在图像生成，文本生成等生成任务和需要用到伪造数据的低资源场景任务。从应用的角度来说，作用为生成数据和伪造数据。 GNN是图神经网络，既拓扑网络结构为图结构。其主要用于
- 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和强化学习RL有什么紧密联系？ - 知乎
生成对抗网络GAN和强化学习RL有什么紧密联系？ 看见一些paper在讨论GAN和RL的关系，Goodfellow说“GAN基本上可以说是RL” 求具体介绍下两者的相似性
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