前言 OpenTelemetry为了实现其可观测性有三大体系：Trace，Metrics和Log。本文将对于OpenTelemetry实现的日志体系进行详细的讲述。 日志 说到日志相比大家都能侃侃而谈

要说最近几年在深度学习领域最火的莫过于生成对抗网络，即 Generative Adversarial Networks(GANs)了。它是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表的，也是这四年来出现的各种 GAN 的变种的开山鼻祖了，下图表示这四年来有关 GAN 的…

本篇文章主要介绍GAN网络的基本概念，GAN网络的优化目标函数，常见的生成式模型， 常见的GAN网络， GAN的优缺点，如何训练GAN网络，GAN的重要应用。

GAN生成式对抗网络Generative Adversarial Network。和 VAE 一样，是用来学习图像的潜在空间的。这东西可以生成非常逼真的图像，其产物与真实图像在统计上别无二致

这是 GAN 学习系列的第二篇文章，这篇文章将开始介绍 GAN 的起源之作，鼻祖，也就是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表在 ICLR 的论文--Generative Adversarial Networks”，当然由于数学功底有限，所以会简单介绍用到的数学公…

如果你玩过波斯王子，那你应该知道你需要保护自己不被”影子“所杀掉，但这也是一个矛盾：如果你杀死“影子”，那游戏就结束了；但你不做任何事情，那么游戏也会输掉。 尽管生成对抗网络（GAN）有不少优点，但它也面临着相似的区分问题。大部分支持 GAN 的深度学习专业也是非常谨慎的支持它…

最近忙着弄论文，不知不觉三个多月没更新了==心里实在过意不去，分享一下前段时间看的一篇论文，以及复现的模型～一键上妆效果如下BeautyGAN论文名称：BeautyGAN:Instance-level

如果说目前深度学习最火，应用最多的领域，莫过于 GAN--Generative Adversarial Network，翻译过来就是生成对抗网络，单单从名字上看，你会觉得它就是一个生成模型，看起来就是用于生成图片而已。 实际上，它最开始出现的时候，确实就是用于生成图片，但它可不…

上次写的文章-- 一文了解下 GANs可以做到的事情，如果想进一步了解 GAN，学习研究 GAN，可以先从这 10 篇论文开始。 原文作者推荐开始的第一篇论文是 DCGAN 。 文末在介绍几个 Github 项目，分别是专门收集 GAN 方面的论文，以及用 TensorFlow…