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生成对抗网络GAN

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  • 上传时间:2021-06-30
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  • 标      签: python,GAN

资 源 简 介

生成模型(GenerativeModel)是一种可以通过学习训练样本来产生更多类似样本的模型。在所有生成模型当中,最具潜力的是生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)。GANs是非监督机器学习的一种,它的运作方式可被看做是两个神经网络相互竞争的零和游戏(zero-sumgame)。GAN中有两个这样的博弈者,一个人名字是生成模型(G),另一个人名字是判别模型(D)。他们各自有各自的功能。生成模型是一个样本生成器,输入一个噪声/样本,然后把它包装成一个逼真的样本,也就是输出。判别模型是一个二分类器(如同0-1分类器),来判断输入的样本是真是假。(就是输出值大于0.5还是小于0.5)。使用GAN,可以获取大量实用数据,用于建模。

文 件 列 表

Keras-MNIST-GAN-master
models
mnist
images
LICENSE
mnist_dcgan.py
mnist_gan.py
README.md

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