人工智能生成内容（AIGC, Artificial Intelligence Generated Content）指的是利用人工智能技术来创造文本、图像、音频等...

生成对抗网络（GANs）自诞生以来就在机器学习领域掀起了巨大波澜，它为图像生成、数据增强等诸多任务提供了强大的解决方案。在MJ（Midjourney，一款知名的...

在2025年的IEEE国际固态电路会议（ISSCC）上，Avicena Tech的Ehsan Afshari及其团队再次安利了基于MicroLED光学...

大家好，我是Echo_Wish，一直致力于探索人工智能的技术潜力。今天我要带大家进入一个神奇的领域——GAN（生成对抗网络），它是让机器画出“超真实图像”的关键...

在本教程中，我们将讨论使用生成对抗网络 （GAN） 进行数据增强。首先，我们将介绍数据增强和 GAN，然后我们将介绍一个能够生成非常逼真的样本的 GAN 架构。

电子书仓库：https://github.com/whuanle/cs_pytorch

生成对抗网络（GAN）自提出以来在深度学习领域备受关注。其独特的对抗训练机制使其在图像生成、数据增强、风格迁移等众多领域展现强大能力。

本教程将通过一个示例介绍生成对抗网络(DCGAN)，在教程中，我们将训练一个生成对抗网络 (GAN) 模型来生成新的名人头像。这里的大部分代码来自 pytorc...

当我们看到一张猫咪照片时，大脑自然就能识别「这是一只猫」。但对计算机来说，它看到的是一个巨大的数字矩阵 —— 假设是一张 1000×1000 像素的彩色图片，实...

此前曾掀起AI圈巨大风暴的GAN，后来却逐渐沉寂了，甚至有人发出了「GAN已死」的论调。

没想到，自2022年突然离职苹果跳槽到谷歌DeepMind并引发业界的震动之后，再次听到「GAN之父」的消息却是因为他的健康问题。

现代版 GAN 基准论文成为了周五 HuggingFace 热度最高的研究。该论文也入选了 NeurIPS 2024。

https://blog.csdn.net/2302_79308082/article/details/145177242 本篇文章是基于上次文章中提到的对抗...

机器的超强算力可以解决很多人工无法解决的问题。自动化后，学习能力更强，适应性也更强。

前向传播：通过输入层输入，一路向前，通过输出层输出的一个结果。如图指的是1 、 x1、x2、xn、与权重（weights）相乘，并且加上偏置值b0，然后进行...

为了更深入理解生成对抗网络（GAN），我们需要探索其更复杂的变种和技术细节。这些变种通常旨在解决GAN的训练不稳定性、生成质量以及应用范围等问题。以下是一些主要...

随着人工智能领域的迅猛发展，AI生成内容（AIGC，AI Generated Content）正成为创意产业和技术领域的重要组成部分。在AIGC的核心技术中，生...

随着人工智能技术的发展，AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）已经不再是科幻电影中的幻想，而成为了现实生活中的一种新兴力量。无论...

GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。这两个网络相互竞争，通过不断改进各自的能力，最终生成逼真的数据。

作为第三代半导体的代表，氮化镓（GaN）是由氮和镓组成的极其稳定的化合物半导体，也称为宽禁带半导体材料，具有更高的击穿强度、更快的开关速度、更高的导热效率、高电...