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Conditional GAN

机器学习神经网络深度学习人工智能 javascript

GAN的出现为数据生成提供了一种新的思路，以图像生成为例，在GAN框架中，不再需要其他复杂的操作，如Markov Chain等，只需要对定义好的网络进行backpropagation即可完成生成网络的训练。在原始的GAN框架中，包括了两个部分，分别为生成网络（Generator）G和判别网络（Discriminator），其中生成网络（Generator）用于生成图片，判别网络（Discriminator）用于判别一张图片是否是真实的。通过不断提高生成网络的生成质量，最终“骗”过判别网络，在此过程中，判别网络也在不断提高自身的判别能力，通过如此的一个动态的“博弈”过程，最终，训练好的生成网络便可以用于生成“以假乱真”的图片。

2022-05-12

2550

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字典是有“键-值”对组成的集合，字典中的“值”通过“键”来引用。“键-值”对之间用逗号隔开，并且被包含在一对花括号中。

2019-02-13

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2019-02-13

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