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原始GAN论文笔记及TensorFlow实现WelcomeToMyBlog引言在GAN诞生之前,比起生成模型而言,判别模型更受关注,比如AlexNet,VGG,GoogleNet,因为典型的生成模型往往具有原理复杂,推导复杂,实现复杂的特点对于生成模型而言,通常有两种建模方式
GAN专题代码复现是GAN专题论文研读的实践部分。代码复现主讲是北理工助教团队。论文研读主讲是中科院计算所助理研究员杨双，2016年于中科院自动化研究所获博士学位。研究方向包括计算机视觉、模式识别、图像序列分析等。
【论文研读】GAN逆映射综述GANInversion:ASurvey关键部分翻译研读思考smiekickass的博客03-043250本文未完成，感兴趣请收藏计算机视觉综述：GAN论文集GANInversion:ASurvey关键部分翻译研读思考插入表情...
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论文研读：Controllinggenerativemodelswithcontinuousfactorsofvariations2020-04-17TOC1.problem2.PaperFramework3.Methods3.1.InverseGAN3.2.ReconstructionLoss3.3.Solve...
论文研读：onthesteerabiltyofgenerativeadversarialnetworks.2020-03-27.本文是对"onthesteerabiltyofgenerativeadversarialnetworks"[2]一文的学习。.Introduction.研究的问题阐述：对latentspace的隐变量z{z}z进行移动得到z∗{z^{\ast}}z∗，使得GAN生成的图片G(z∗){G(z^{\ast...
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