人工智能领域中的生成对抗网络(GAN)在计算机视觉中有着广泛的应用。以下是一些关于 GAN 在计算机视觉领域的教程和资源。
GAN 基础
- 什么是 GAN? 生成对抗网络(GAN)是一种由两部分组成的神经网络:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器尝试生成数据,而判别器则试图区分生成的数据与真实数据。这两部分相互竞争,从而提高生成器的性能。
实践教程
- 入门教程 计算机视觉 GAN 入门教程
- 实战案例 使用 TensorFlow 实现风格迁移
资源推荐
- 论文 Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
- 开源项目 DCGAN - 使用 TensorFlow 实现的深度卷积生成对抗网络
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GAN 生成图像示例
希望这些教程和资源能帮助您更好地理解 GAN 在计算机视觉中的应用。