生成对抗网络

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks ，GAN）生成对抗网络是深度学习领域最具革命性的生成模型之一。构造生成器（G）与判别器（D）进行动态对抗，实现数据的无监督生成。

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课程11. 计算机视觉、自编码器和生成对抗网络 (GAN)课程计划：Autoencoders自动编码器是一种神经网络，它学习重建输入信息。换句话说，它试图产生与输入完全相同的输出：自动编码器通常设计为向中间逐渐变细，即中间层的神经元数量远小于网络前层的神经元数量。这样我们就得到了我们熟悉的编码器-解码器结构。

生成对抗网络（GAN）深度解析：理论、技术与应用全景生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）作为深度学习领域的重要突破，通过对抗训练框架实现了强大的生成能力。本文从理论起源、数学建模、网络架构、工程实现到行业应用，系统拆解GAN的核心机制，涵盖基础理论推导、改进模型分析、评估指标设计及多领域实践案例，为复杂分布建模提供完整技术路线。

（2025，AR，NAR，GAN，Diffusion，模型对比，数据集，评估指标，性能对比）文本到图像生成和编辑：综述【本文为我在去年完成的综述，因某些原因未能及时投稿，但本文仍能为想要全面了解文本到图像的生成和编辑的学习者提供可靠的参考。目前本文已投稿 ACM Computing Surveys。

AI安全之对抗样本攻击---FGSM实战脚本解析在深度学习安全领域，对抗样本（Adversarial Examples）因其特殊的生成机制备受关注。2015年ICLR会议收录的里程碑式论文《Explaining and Harnessing Adversarial Examples》中，Goodfellow等学者首次系统阐述了快速梯度符号方法（FGSM）的生成原理，这一发现揭示了深度神经网络在鲁棒性方面存在的重大缺陷。

DeepInjectSQL - 基于 AI 生成对抗网络（GAN）的下一代 SQL 注入自动化漏洞猎手SQLMap本身是一个成熟的自动化SQL注入工具，可以与GAN结合起来，让GAN生成的Payload替代传统的手工或规则生成的测试用例，从而提高检测的覆盖率和效率。

机器学习实操第二部分神经网路和深度学习第17章编码器、生成对抗网络和扩散模型第17章深入探讨了自编码器（Autoencoders）、生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）。这些模型能够学习输入数据的密集表示（称为潜在表示或编码），并在无监督的情况下生成新的数据。章节详细介绍了这些模型的原理、架构和应用，包括降维、特征提取、无监督预训练和生成新数据。

每天都要写算法（努力版）

【神经网络与深度学习】VAE 和 GAN这位大佬写的 VAE 的讲解很不错VAE（变分自编码器）和 GAN（生成对抗网络）是深度学习中两种主要的生成模型，它们在数据生成任务中发挥着重要作用。虽然它们的目标相似，都是生成与训练数据分布相匹配的新样本，但在训练方式、潜在空间结构、生成样本质量和稳定性方面存在显著差异。本文将从多个方面对 VAE 和 GAN 进行对比分析，以帮助初学者更直观地理解它们的特点和区别。

生成对抗网络（GAN, Generative Adversarial Network）定义：一种通过对抗训练让两个神经网络（生成器与判别器）相互博弈的深度学习模型，用于生成逼真的数据（如图像、音频、文本等）。

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生成对抗网络（Generative Adversarial Nets，GAN)目录基本概念介绍：理论介绍与WGAN：JS divergence 的问题：生成器效能评估与条件式生成：

AI大模型从0到1记录学习数据结构和算法 day204.3 分治算法 4.3.1 概述分治算法的基本思想为：将原问题递归的分解为若干个（通常是两个以上）规模较小、相互独立且性质相同的子问题，直到子问题足够简单，简单到可以直接求解。然后再返回结果，逐个解决上层问题。实际上，前文提到的归并排序算法和快速排序算法都是分治思想的典型应用。能使用分治算法解决的问题通常需要具备以下特点：  可分解：问题可以被划分为多个规模较小的子问题。这些子问题通常具有相同的性质，并且可以独立地解决。  存在基本情况：问题分解的小到一定程度后，就变得非常简单，简单到可以直接

生成对抗网络（Generative adversarial network——GAN）生成对抗网络的原文：Generative Adversarial Nets，该论文的精读视频：生成对抗网络GAN开山之作论文精读，该论文解析相关的视频：生成对抗网络GAN原理解析。下面是自己对生成对抗网络的理解。

LSTM-GAN生成数据技术本项目利用生成对抗网络（GAN）技术来填补时间序列数据中的缺失值。项目实现了两种不同的GAN模型：基于LSTM的GAN（LSTM-GAN）和基于多层感知机的GAN（MLP-GAN），并对两种模型的性能进行了对比分析。

生成对抗网络（GAN）原理详解生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出，是一种通过对抗训练生成高质量数据的框架。其核心思想是让两个神经网络（生成器 G G G 和判别器 D D D）在博弈中共同进化：生成器试图生成逼真的假数据，而判别器试图区分真实数据与生成数据。这种对抗过程最终使生成器能够生成与真实数据分布高度接近的样本。

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PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第41天：生成对抗网络进阶（一）今天我们要"对抗"一个相当有趣又有挑战性的主题——Wasserstein GAN（WGAN）的梯度惩罚机制以及条件生成与无监督生成中模式坍塌的差异。

Pytorch 第十五回：神经网络编码器——GAN生成对抗网络本次开启深度学习第十五回，基于Pytorch的神经网络编码器。本回分享的是GAN生成对抗网络。在本回中，通过minist数据集来分享如何建立一个GAN生成对抗网络。接下来给大家分享具体思路。本次学习，借助的平台是PyCharm 2024.1.3，python版本3.11 numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0

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PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第41天：生成对抗网络进阶（三）自回归生成是一种通过逐步生成图像来改善多样性和一致性的方法。上面的代码实现了：自回归生成器：将图像生成分解为多个步骤，每个步骤可以接受不同的噪声输入，提高多样性控制能力。

使用Python进行AI图像生成：从GAN到风格迁移的完整指南AI图像生成是一个非常有趣且前沿的领域，结合了深度学习和计算机视觉技术。以下是一些使用Python和相关库进行AI图像生成的创意和实现思路：