生成对抗网络论文

论文题目:Generative Adversarial Nets 原论文下载地址: 今天来看一下生成对抗网络GAN,这个还蛮有意思的,这篇论文是GAN系

生成对抗网络 GAN 是一个机器学习框架，由Ian J. Goodfellow于2014年首次推出。通常，GAN的目的是学习数据的分布和模式，以便能够从原始数据集生成可用

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提出了SRGAN网络,该网络结构根据对抗网络网络结构提出了一种新的视觉损失函数(perceptual loss),利用VGG的网络特征作为内容损失函数(content loss),代替了之前的 MSE 损失函数。对

使用生成对抗网络 (GAN) 的变形生成（Morph generation）可产生不受基于关键点的方法造成的空间伪影影响的高质量变形，但使用常规的基于 GAN 的变形方法会

生成对抗网络是一种包含无监督学习的模型，通过 (无监督地)向有标签样本学习其数据分布来生成类似的样本，这种过程更类似于人类学习外界知识时候采用的无监

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提出了生成对抗网络 (Generative Adversarial Nets, GAN) 简而言之，GAN所需要解决的优化模型如下所示：. 该模型是一个极大极小化模型，是一个典型的

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