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生成对抗网络 #xff08;GAN#xff09; 的 18 个令人印象深刻的应用 by 杰森布朗利 on July 12#xff0c; 2019 in 生成对抗网络110 鸣叫 共享 生成对抗网络 #xff08;GAN#xff09; 是一种用于生成建模的神经网络架构。
生成式建模涉及使用模型生成可…概念和应用
生成对抗网络 GAN 的 18 个令人印象深刻的应用 by 杰森·布朗利 on July 12 2019 in 生成对抗网络110 鸣叫 共享 生成对抗网络 GAN 是一种用于生成建模的神经网络架构。
生成式建模涉及使用模型生成可能来自现有样本分布的新示例例如生成与现有照片数据集相似但又特别不同的新照片。
GAN 是一种生成模型使用两个神经网络模型进行训练。一种模型称为“生成器”或“生成网络”模型用于学习生成新的合理样本。另一个模型称为“判别器”或“判别网络”用于学习区分生成的示例和真实示例。
这两个模型设置在比赛或博弈中在博弈论意义上其中生成器模型试图欺骗判别器模型并且为判别器提供了真实样本和生成样本的示例。
训练后生成模型可用于按需创建新的合理样本。
GAN 具有非常具体的用例在开始时可能很难理解这些用例。
在这篇文章中我们将回顾大量有趣的 GAN 应用以帮助您直观地了解 GAN 可以使用和有用的问题类型。这不是一个详尽的列表但它确实包含许多在媒体上出现的 GAN 示例使用。
我们将这些应用程序分为以下几个方面
为图像数据集生成示例 生成人脸照片 生成逼真的照片 生成卡通人物 图像到图像转换 文本到图像翻译 语义图像到照片翻译 人脸正面视图生成 生成新的人体姿势 照片转表情符号 照片编辑 面部衰老 照片混合 超分辨率 照片修复 服装翻译 视频预测 3D 对象生成
