• 生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型,可应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。其最直接的应用是数据的生成,评判GAN的关键是数据质量的好坏。本文介绍了GAN的基本思想,以及一步步的演化、改进,介绍了WGAN,WGAN-GP,LSGAN,f-GAN,LS-GAN以及GLS-GAN,EBGAN,BEGAN等较为重要的改进模型,从应用创新角度介绍了CGAN,InfoGAN,Pix2Pix,CycleGAN,StarGAN等较为热门的GAN应用。此外,本文还介绍了GAN的几种应用,包括图像翻译,语言翻译以及基于GAN的辅助驾驶等。最后本文还介绍了GAN的主要发展和研究方向,提出了GAN现在以及将来发展的热点与难点等,如如何提高图片的质量,避免模式崩塌等。
  • 本文介绍了10个使用神经网络进行图片超分辨的架构与算法原理。
  • 推荐系统的目标是预测用户的兴趣,进而向用户推荐可能感兴趣的物品。本文介绍了推荐系统的优势、类型和评估方法,并提供了进一步深入学习的资料。