Ian J. Goodfellow等人于2014年提出生成对抗网络。 原文摘要：We propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a generative model G that captures the data distribution, and a discriminative model D that estimates the probability

最原始的SEGAN论文

网络安全问题面临的四大变化 什么是实网攻防演习 实网攻防的关键要素 面向攻防靶场的网络隔离技术 攻击IP地址伪装与切换技术 靶场安全技术 如何解决仿真靶标滞后性与现实目标渐变性的矛盾？ 如何解决仿真环境通用性与关键设施差异性的矛盾？ 如何解决靶场架构固化性与现实威胁多样性的矛盾？ 实网攻防攻击技术趋势 防守基础应对要点

神经网络相关技术研究，基于生成对抗网络的信息隐藏算法模型，基于生成对抗网络的数字水印算法模型

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Tensorflow中的V-GAN 该存储库是的中Tensorflow实现。 参考的keras代码可以在找到。 与Keras代码相比的改进 数据扩充已从脱机过程更改为联机过程，它解决了内存限制问题，但会减慢训练速度 添加train_interval FLAGS以控制生成器和鉴别器之间的训练迭代，对于普通GAN，train_interval为1 根据验证数据的AUC_PR和AUC_ROC之和保存最佳模型 添加采样功能以检查生成的结果以了解发生了什么 在训练过程中将测量结果绘制在张量板上 该代码的编写更加结构化曲线下面积（AUC），精度和召回率（PR），接收器工作特性（ROC） 包依赖 张量流1.6.0 python 3.5.3 numpy的1.14.2 matplotlib 2.0.2 枕头5.0.0 scikit图像0.13.0 scikit学习0.19.0 scipy

有条件的GAN去噪器 条件生成对抗网络（CGAN）模型的Tensorflow / Keras实现，可用于图像去噪或伪像去除。 CGAN由一个生成器网络和一个鉴别器网络组成。 生成器将嘈杂/伪像图像作为输入，目的是尽可能接近真实图像。 鉴别器模型将真实图像或生成的图像作为输入，目的是尽可能准确地区分两者。 因此，网络参与了至高无上的激烈竞争... 发电机网络模型基于[1]中的U-Net。 GalaxyGAN模型帮助了结构和模型体系结构的一些选择： ，[2]。 安装 旨在与Python 2.7或3.4或更高版本兼容，但仅在2.7.13和3.6.7上进行了测试。 您将需要 ，为您的机器进行适当设置。 您可以在environment.yml看到所需的Python软件包。 如果使用Anaconda，则可以使用此文件安装作者的环境（请注意，使用tensorflow-gpu ，它需要GPU）：