生成对抗网络

DCGAN - 深度卷积生成对抗网络：基于卷积神经网络的GAN深度卷积生成对抗网络（DCGAN，Deep Convolutional Generative Adversarial Network）是生成对抗网络（GAN）的一种扩展，它通过使用卷积神经网络（CNN）来实现生成器和判别器的构建。与标准的GAN相比，DCGAN通过引入卷积层来改善图像生成质量，使得生成器能够生成更清晰、更高分辨率的图像。

GAN - 生成对抗网络：生成新的数据样本生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种深度学习框架。GAN的独特之处在于其采用了两种神经网络：生成器（Generator）和**判别器（Discriminator），这两者通过对抗训练的方式，能够生成非常逼真的数据样本。GAN广泛应用于图像生成、风格迁移、图像修复、文本生成等任务中，并在多个领域取得了突破性的进展。

WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是由Ian Goodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。它包括两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两者通过对抗训练的方式，彼此不断改进，生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据，而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。

解密AIGC三大核心算法：GAN、Transformer、Diffusion Models原理与应用在当今数字化时代，人工智能生成内容（AIGC）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从创意无限的文本生成，到栩栩如生的图像创作，再到动听的音乐旋律，AIGC的魔力无处不在。而这一切的背后，离不开三大核心算法的支撑：生成对抗网络（GAN）、Transformer和扩散模型（Diffusion Models）。今天，就让我们一起深入探索这些神秘算法的奥秘，揭开AIGC技术的神秘面纱。

机器学习小小白

【机器学习实战】kaggle 欺诈检测---使用生成对抗网络（GAN）解决欺诈数据中正负样本极度不平衡问题【机器学习实战】kaggle 欺诈检测---如何解决欺诈数据中正负样本极度不平衡问题https://blog.csdn.net/2302_79308082/article/details/145177242

卷积神经05-GAN对抗神经网络使用Python3.9+CUDA11.8+Pytorch实现一个CNN优化版的对抗神经网络简单的GAN图片生成

(NIPS-2024)GAN 已死；GAN 万岁！现代基线 GANpaper是布朗大学发表在NIPS 2024的工作paper title：The GAN is dead; long live the GAN! A Modern Baseline GAN

科技与数码

倍思氮化镓充电器分享：Super GaN伸缩线快充35W快节奏的时代,在旅游、办公等场景下,一款高效、便捷的充电器可以让我们的生活更便捷、高效。今天就给大家推荐一款倍思氮化镓充电器——Super GaN伸缩线快充35W。它具备多重亮点,可以满足我们在许多场景下的充电需求,成为我们的得力助手。

爱研究的小牛

Synthesia技术浅析（六）：生成对抗网络Synthesia 的生成对抗网络（GAN）涵盖了虚拟人物生成、面部动画生成以及图像和视频优化等多个方面。

GANs的训练策略尽管理论上存在唯一的解决方案，但由于多种原因，GANs训练很困难，而且往往不稳定。一个困难是，GANs的最优权重对应于损失函数的鞍点，而不是极小值。

【论文阅读笔记】LTX-Video: Realtime Video Latent Diffusion近来看到两篇之一从VAE的角度来提升图与视频生成效果包括效率的文章。另一篇「todo」project：https://github.com/Lightricks/LTX-Video

Jackilina_Stone

【HUAWEI】HCIP-AI-MindSpore Developer V1.0 | 第一章神经网络基础(4 生成对抗网络 ) | 学习笔记目录第一章神经网络基础4 生成对抗网络▲ 生成对抗网络简介GAN生成对抗网络GAN的基本结构生成对抗网络目标函数

生成对抗网络，边缘计算，知识图谱，解释性AI1.生成对抗网络生成对抗网络（GAN）是深度学习的一个热门研究方向，未来可能会继续取得重大突破。例如，通过更好的生成模型，实现更高质量的图像、音频、视频等生成应用，例如虚拟现实、人工智能创作等。 2.边缘计算边缘计算是深度学习的一个新兴研究方向，未来可能会成为深度学习行业的重要发展趋势。例如，通过将深度学习算法部署到边缘设备上，实现更高效的计算、更低的延迟、更好的隐私保护等。 3.知识图谱知识图谱是人工智能领域的一个重要技术，与深度学习结合起来，可能会取得重大突破。例如，通过将深度学习与知识图谱相结

100V宽压输入反激隔离电源，适用于N道沟MOSFET或GaN或5V栅极驱动器，无需光耦合说明:PC4411是一个隔离的反激式控制器在宽输入电压下具有高效率范围为2.7V至100V。它直接测量初级侧反激输出电压波形，不需要光耦合器或第三方用于调节的绕组。设置输出只需要一个电阻器电压。PC4411提供5V栅极驱动驱动外部N沟道MOSFET的电压或GaN。内部补偿和软启动函数减少了外部组件。保持高效率并使输出电压纹波最小化PC4411在轻载时以DCM模式运行。PC4411具有欠压锁定（UVLO）功能)短路保护（SCP）及以上温度保护（OTP）以帮助设备安全可靠地运行。PC4411采用6引脚TSOT

诚威_lol_中大努力中

关于VQ-GAN利用滑动窗口生成高清图像参考文章：VQGAN 论文与源码解读：前Diffusion时代的高清图像生成模型 | 周弈帆的博客概念补充：所谓“高清”，就是像素很多，比如，512x512就比64x64要高清很多

一个简单的深度学习模型例程，使用Keras（基于TensorFlow）构建一个卷积神经网络（CNN）来分类MNIST手写数字数据集。下面是一个简单的深度学习模型例程，使用Keras（基于TensorFlow）构建一个卷积神经网络（CNN）来分类MNIST手写数字数据集。例程包括详细的代码和说明。

CV-OCR经典论文解读|An Empirical Study of Scaling Law for OCR/OCR 缩放定律的实证研究An Empirical Study of Scaling Law for OCROCR 缩放定律的实证研究

不当菜鸡的程序媛

GAN 是如何学习语义的？GAN 并不依赖于提前预训练的模型。它的学习是通过以下几个过程完成的：在一些条件生成的GAN（Conditional GAN，简称CGAN）中，生成的过程可以有额外的引导信息，例如：

拓端研究室

Python生成对抗神经网络GAN预测股票及LSTMs、ARIMA对比分析ETF金融时间序列可视化全文链接：https://tecdat.cn/?p=38528本文聚焦于利用生成对抗网络（GANs）进行金融时间序列的概率预测。介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数，使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中，能给出价格回报的全条件概率分布，突破传统点估计方式，实现不确定性估计。通过股票数据的数值实验验证了所提方法的有效性，相比经典监督学习模型如 LSTMs 和 ARIMA 获得了更高的夏普比率。

基于深度学习的图像生成技术：GAN的进阶探索与应用实践生成对抗网络（GAN）自2014年提出以来，已成为深度学习领域的研究热点。其强大的图像生成能力在众多领域展现出无限潜力。本文将深入探讨GAN的高级技术，分享实践经验，并分析当前GAN研究的最新进展。