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结合DCGAN论文，本博客旨在讲解如何探索潜在空间。在DCGAN中，我们利用噪声zzz产生图片。我们想探索噪声对最终图片的影响，并且试图证明GAN网络并不是简单的记住了训练样本。这个噪声zzz所在的空间就是所谓的潜在空间。看到DCGAN原文的...
原文介绍10篇介绍GANs以及最新进展的论文，跟原文介绍顺序有所不同，我是根据时间顺序，从最开始提出的GANs论文到目前最新的来介绍，这十篇分别如下所示：.GenerativeAdversarialNetworks，2014.ConditionalGANs，2014.DCGAN，2015.…
UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks(DCGAN下的无监督表征学习)我认为读paper无论别人讲得多好，也一定要去读论文原文，或许差距就在这个地方拉开
论文笔记2:LAPGAN,DCGAN,GAN提升技巧原文链接：kissg.me根据文章的描述,GAN与cGAN的代码实现见GANs-in-PyTorch
论文笔记（二）：LAPGAN,DCGAN,GAN提升技巧独家号菜鸟成长日记作者@赵喧典原文链接根据文章的描述,GAN与cGAN的代码实现见GANs-in-PyTorch
关于DCGAN，github很多版本的实现,那博主实现的其实是condition-dcgan，也就是有条件的卷积对抗网络，不同于原paper。2014年的一篇论文《ConditionalGenerativeAdversarialNets》[8]，第一次提出了有条件的对抗网络，通过label，来指定生成图片的输出。
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）.在上一篇文章中我们介绍了GAN的原理（GAN生成对抗网络入门介绍），生成对抗网络GAN主要由两部分组成，生成网络Generator和判别网络Discriminator，生成模型G的思想是将一个随机噪声包装成一个真的样…
DCGAN的原理及应用.GAN.本文研究基于GAN基础上，结合卷积神经网络（CNN）的DCGAN模型。.相关论文：UnsupervisedRepresentationsLearningWithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks.
写在前面在前面一篇博客：【GAN】二、原始GAN论文详解中我们主要介绍了原始GAN模型的网络结构，训练方法以及相关GAN网络架构中的数学结论。那么在这篇博客中，我们将主要介绍原始GAN之后的又一种模型——DCGAN。
DCGAN，2015ImprovedTechniquesforTrainingGANs，2016Pix2Pix，2016CycleGAN，2017ProgressivelyGrowingofGANs，2017StackGAN，2017BigGAN，2018StyleGAN，2018原文作者推荐开始的第一篇论文是DCGAN。
结合DCGAN论文，本博客旨在讲解如何探索潜在空间。在DCGAN中，我们利用噪声zzz产生图片。我们想探索噪声对最终图片的影响，并且试图证明GAN网络并不是简单的记住了训练样本。这个噪声zzz所在的空间就是所谓的潜在空间。看到DCGAN原文的...
原文介绍10篇介绍GANs以及最新进展的论文，跟原文介绍顺序有所不同，我是根据时间顺序，从最开始提出的GANs论文到目前最新的来介绍，这十篇分别如下所示：.GenerativeAdversarialNetworks，2014.ConditionalGANs，2014.DCGAN，2015.…
UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks(DCGAN下的无监督表征学习)我认为读paper无论别人讲得多好，也一定要去读论文原文，或许差距就在这个地方拉开
论文笔记2:LAPGAN,DCGAN,GAN提升技巧原文链接：kissg.me根据文章的描述,GAN与cGAN的代码实现见GANs-in-PyTorch
论文笔记（二）：LAPGAN,DCGAN,GAN提升技巧独家号菜鸟成长日记作者@赵喧典原文链接根据文章的描述,GAN与cGAN的代码实现见GANs-in-PyTorch
关于DCGAN，github很多版本的实现,那博主实现的其实是condition-dcgan，也就是有条件的卷积对抗网络，不同于原paper。2014年的一篇论文《ConditionalGenerativeAdversarialNets》[8]，第一次提出了有条件的对抗网络，通过label，来指定生成图片的输出。
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）.在上一篇文章中我们介绍了GAN的原理（GAN生成对抗网络入门介绍），生成对抗网络GAN主要由两部分组成，生成网络Generator和判别网络Discriminator，生成模型G的思想是将一个随机噪声包装成一个真的样…
DCGAN的原理及应用.GAN.本文研究基于GAN基础上，结合卷积神经网络（CNN）的DCGAN模型。.相关论文：UnsupervisedRepresentationsLearningWithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks.
写在前面在前面一篇博客：【GAN】二、原始GAN论文详解中我们主要介绍了原始GAN模型的网络结构，训练方法以及相关GAN网络架构中的数学结论。那么在这篇博客中，我们将主要介绍原始GAN之后的又一种模型——DCGAN。
DCGAN，2015ImprovedTechniquesforTrainingGANs，2016Pix2Pix，2016CycleGAN，2017ProgressivelyGrowingofGANs，2017StackGAN，2017BigGAN，2018StyleGAN，2018原文作者推荐开始的第一篇论文是DCGAN。
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