本文主要分四部分，第一部分描述 GAN 的直观概念，第二部分描述概念与优化的形式化表达，第三部分将对 GAN 进行详细的理论推导与分析，最后我们将实现前面的理论分析。 要理解生成对抗模型（GAN），首先要了解生成对抗模型可以拆分为两个模块：一个是判别模型，另一个是生成模型。简单…

2014年，Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks） (GAN)，本文将聚焦于利用 Keras 实现基于对抗生成网络的图像去模糊模型所有的 Keras 代码都在 这里. 查看原文 scientific p…

按照该课程所述，读者可能需要初级代数知识，如变量与系数、线性方程组和函数曲线等以理解基本的机器学习模型。此外，读者也需要一些 Python 编程经验，但一般只需要最基础的函数定义、列表/字典、循环和条件表达式等。本课程的实现是基于 Python 和 TensorFlow，不过读…

AI 前线导读：生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。GAN 最常用的地方就是图像生成，如超分辨率任务，语义分割等等。那么，它可以应用来实现字体风格迁移么？答…