TensorFlow实战教程(二十六)-什么是生成对抗网络GAN?基础原理和代码普及
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN。这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识,包括什么是GAN、常用算法(CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN)、发展历程、预备知识,并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案例。本文主要学习小象学院老师的视频,并结合论文介绍,希望对您有所帮助!不服GAN,让我们开始吧~

一.GAN简介
1.GAN背景知识
Ian Goodfellow 因提出了生成对抗网络(GANs,Generative Adversarial Networks)而闻名, GAN最早由Ian Goodfellow于2014年提出,以其优越的性能,在不到两年时间里,迅速成为一大研究热点。他也被誉为“GANs之父”,甚至被推举为人工智能领域的顶级专家。
GAN原文:https://arxiv.org/abs/1406.2661
实验运行结果如下图所示,生成了对应的图像。
或许,你对这个名字还有些陌生,但如果你对深度学习有过了解,你就会知道他。最畅销的这本《深度学习》作者正是Ian Goodfellow大佬。
在2016年,Ian Goodfellow大佬又通过50多页的论文详细介绍了GAN,这篇文章也推荐大家去学习。
https://arxiv.
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