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GAN网络从零教程

点击下方卡片蓝色字体，学习对应课时

1 什么是生成对抗网络？

2 引言之GAN的历史背景

3 GAN的应用领域

4 GAN的基本原理之生成器和判别器的角色

5 GAN的基本原理之损失函数的定义

6 对抗训练的流程

7 设置环境和依赖

8 只生成构建第一个GAN之编写生成器模型

9 只生成构建第一个GAN之编写判别器模型

10 GAN网络训练过程中的数据准备与预处理

11 GAN的训练过程之训练循环的实现

12 GAN网络训练过程之模型评估

13 只生成改善GAN训练之使用不同的损失函数

14 改善GAN训练之引入正则化技术

15 改善 GAN 训练之模型架构的变化

16 生成对抗网络（GAN）图像生成案例探索

17 应用GAN的案例之风格转移

18 数据增强

19 知识总结与未来展望

20 未来研究方向

21 GAN网络的常见问题解答