生成对抗网络 - GAN - 蝈蝈俊
原文中文，约5300字，阅读约需13分钟。发表于：。生成对抗网络（Generative Adversarial Nets 简写GAN）是最近几年很热门的一种无监督算法，他能生成出非常逼真的照片，图像甚至视频。它由2个重要的部分构成： 生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器； 判别器(Discrimi
生成对抗网络（GAN）是一种无监督学习算法，用于生成逼真的照片、图像和视频。它由生成器和判别器两个部分组成，生成器用于生成数据，判别器用于判断生成的数据是否真实。GAN的应用场景包括生成图像数据集、生成人脸照片、生成现实照片、生成动画角色、图像转换、文字-图片转化、语义图像-图片转化、生成正面人像图片、生成新体态、图片转表情、图像编辑、图片修复、服装转化、视频预测和3D打印。通过竞争关系，GAN能够生成非常逼真的数据。
