DL之GAN&DCGNN:GAN&DCGNN&cGAN算法思路、关键步骤的相关配图和论文集合
目录
(1)、Lan Goodfellow的论文《Generative Adversarial Nets》
(2)、有研究者对原始GAN 的损失函数做了改进,改进后的模型可以在某些数据集上获得更稳定的 生成效果,相关的论文有《Wasserstein GAN》、《Least Squares Generative Adversarial Networks》。
(1)、Alec Radford 的论文
《Unsup e rvised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》
(2)、有关DCGAN的更多细节,可以阅读其论文《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》
《Conditional Generative Adversarial Nets》
论文PDF
1、语义分割
1、GAN网络
2、DCGNN网络的G网络结构
3、cGAN网络结构
1、在LSUN 数据集上DCGAN 的生成结果
2、利用DCGAN 做图像表示的“插值”
3、利用DCGAN 做图像表示的运算
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